JP5910974B2 - System for calibrating instrument response, particularly in the medical field, and quantitative chemical analysis of samples, and corresponding method - Google Patents
System for calibrating instrument response, particularly in the medical field, and quantitative chemical analysis of samples, and corresponding method Download PDFInfo
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Description
本発明は、概して、医療分野だけではないが、通常医療分野における試料を定量化学分析するためのシステム及び装置の分野に関し、より詳細には、様々な分析試料に存在する標的分析物の量を検出するために分析システムで使用される特定の機器装備又は装置の機器応答を較正するよう設計された新規かつ有利な較正システムにより特徴付けられる、試料を定量化学分析するための分析システムに関する。 The present invention relates generally to the field of systems and devices for quantitative chemical analysis of samples in the medical field, but not just in the medical field, and more particularly to the amount of target analyte present in various analytical samples. It relates to an analytical system for quantitative chemical analysis of a sample characterized by a new and advantageous calibration system designed to calibrate the instrument response of a particular instrument equipment or device used in the analysis system for detection.
本発明はまた、特に医療分野における、様々な分析試料中に存在する標的分析物の定量的データを検出するために使用される特定の機器装備又は装置の機器応答を較正して試料を定量分析するための対応する方法に関する。 The invention also quantifies samples by calibrating the instrument response of specific instrument equipment or devices used to detect quantitative data of target analytes present in various analytical samples, particularly in the medical field. To the corresponding method to do.
現代の分析化学は、その実際の応用において、有機及び無機の物質及び化合物のますます集中的な定量分析が必要とされている。 Modern analytical chemistry requires increasingly intensive quantitative analysis of organic and inorganic substances and compounds in their practical application.
この状況において、定量分析化学の特定の部門に関連する技術文献及び科学文献並びに特許情報から示されるように、従来技術は分析される試料中に存在する様々な種類及びタイプの有機及び無機の物質、分子、及び化合物の定量分析のために、種々の技術、並びに異なる種類の機器及び装置の使用に基づいて、多岐にわたるシステム、プロセス、及び解決策を提供している。 In this situation, as indicated from the technical and scientific literature and patent information relevant to a particular department of quantitative analytical chemistry, the prior art is the various types and types of organic and inorganic substances present in the sample being analyzed. A wide variety of systems, processes, and solutions are provided for the quantitative analysis of molecules, and compounds based on the use of various techniques and different types of equipment and devices.
以下の刊行物を例として引用する：
―Ｃｒｉｓｔｏｎｉ Ｓ．ｅｔ ａｌ．Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍ Ｒｅｖ．２００３ Ｎｏｖ−Ｄｅｃ；２２（６）：３６９−４０６；
―Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍ Ｒｅｖ．２００７ Ｓｅｐ−Ｏｃｔ；２６（５）：６４５−５６。
The following publication is cited as an example:
-Cristoni S. et al. Mass Spectrov Rev. 2003 Nov-Dec; 22 (6): 369-406;
-Mass Spectrom Rev. 2007 Sep-Oct; 26 (5): 645-56.
しかしながら、定量的データ、すなわち分析される試料又は様々な試料中に存在する標的分析物の量を検出するために実際に使用される特定の機器装備及び装置とは独立して、これらの定量分析を行うための現在知られている種々のプロセス及びシステムは、共通の段階、特徴、及び要素を有している。 However, these quantitative analyzes are independent of the specific instrument equipment and equipment actually used to detect quantitative data, i.e. the amount of target analyte present in the sample being analyzed or the various samples. The various processes and systems currently known for doing so have common steps, features, and elements.
特に、試料中に存在する分析物の定量分析のための全ての知られているシステム及びプロセス中に実際に存在し、かつ共通する本質的な操作は、分析試料中の分析物の量を検出するために実際に使用される機器装備及び装置の機器応答の予備較正から構成される。 In particular, all the known systems and processes for quantitative analysis of analytes present in a sample that are actually present and in common essential operations detect the amount of analyte in an analytical sample. It consists of pre-calibration of equipment response and equipment response of the equipment actually used to do.
現在知られている定量化学分析システムの他の共通点は、前記予備機器較正は、定量的に分析される試料中に存在する標的分析物を既知の濃度及び組成で再現し、かつ含有する物質及び／又は化合物から成る、市場で入手可能な既知の標的化合物又は市販の分析標準物質を用いて通常実施されることである。 Another common feature of currently known quantitative chemical analysis systems is that the preliminary instrument calibration reproduces and contains the target analyte present in the sample to be quantitatively analyzed at a known concentration and composition. And / or is usually performed using commercially available known target compounds or commercially available analytical standards.
前記定量分析において使用される装置及び機器装備の機器応答は、機械が同一のブランド及びモデルで同一の製造業者から製造されても機械により異なるため、このような較正は実際に必要である。 Such calibration is actually necessary because the instrument response of the equipment and equipment used in the quantitative analysis varies from machine to machine even if the machine is manufactured from the same manufacturer with the same brand and model.
言い換えれば、可能な限り正確で信頼性のある試料中の分析物に関連する定量的データを得るために、前記の市販の分析標準物質を用いて使用される特定の機器装備の応答を標準化及び較正することが望ましくかつ多くの場合必要である。 In other words, to obtain quantitative data related to the analyte in the sample as accurate and reliable as possible, standardize the response of the specific instrumentation used with the commercial analytical standards described above and It is desirable and often necessary to calibrate.
この較正は、様々な方法及びシステムで実施可能であり、かつ試料の定量分析のために使用され得る機器装備の機器応答を（この分野における通常の用語に従って）「較正」するよう設計されている。 This calibration can be performed in a variety of methods and systems and is designed to “calibrate” instrumented instrument responses (according to common terminology in the field) that can be used for quantitative analysis of samples. .
例えば、特定の検出機器装備を用いて、市販の標準物質中に含まれる分析物に関連する一連の定量的データを前記市販の分析標準物質において検出した後に、較正システムはそれらのデータから、ｘ軸に分析物の既知の濃度値、及びｙ軸に検出機器装備から放出される対応するシグナルの強度値を有するグラフを作成して、較正曲線を作図する。 For example, after detecting a series of quantitative data in the commercial analytical standard that is associated with an analyte contained in a commercial standard using specific detection equipment, the calibration system can determine from that data x A calibration curve is constructed by creating a graph with the known concentration value of the analyte on the axis and the intensity value of the corresponding signal emitted from the detection equipment on the y-axis.
特に、この較正段階で使用される前記標的の標準物質又は化合物中に存在する分析物の濃度の変化の範囲を選択することで、機器装備の応答シグナルの強度と前記分析物の濃度との間に線形比が存在する。 In particular, by selecting the range of change in analyte concentration present in the target standard or compound used in this calibration step, the instrument response signal intensity and the analyte concentration are selected. There is a linear ratio.
その結果として、基準試料又はマトリックス中に含まれる未知の濃度の標的分析物の正確な量は、機器装備を用いて試料を分析し、かつ２つの量を相互に関連付ける前に作成した較正線を用いて、機器装備から放出される対応するシグナルの強度値から試料中に存在する分析物の濃度値を推定することで決定される。 As a result, the exact amount of target analyte of unknown concentration contained in the reference sample or matrix is determined by analyzing the sample using instrumentation and the calibration line created before correlating the two amounts. And is determined by estimating the concentration value of the analyte present in the sample from the intensity value of the corresponding signal emitted from the instrumentation.
より正確には、種々の方法及び変形が開発され、それは試料中に存在する分析物の量を検出するために使用される特定の機器装備の応答の機器較正に関して、以下の２つのカテゴリーＡ及びＢに要約できる。 More precisely, various methods and variants have been developed that relate to the instrument calibration of the response of the particular instrumentation used to detect the amount of analyte present in the sample: Can be summarized in B.
Ａ．連続添加法
この方法は、未知の濃度［ｘ］の標的の化合物又は分析物Ｘを含む溶液から通常構成される試料Ｙの直接分析を含み、以下の段階に分けられる。
A. Continuous Addition Method This method involves the direct analysis of a sample Y usually composed of a solution containing an unknown concentration [x] of a target compound or analyte X and is divided into the following steps.
最初に、アナライザは分析物Ｘに対して強度Ｉｘのシグナルを検出し、それをＣＳ（濃度対シグナル）グラフのｙ軸上にプロットし、ｘ軸上で、ゼロになる、すなわち［ｘ］＝０の分析物Ｘの濃度値［ｘ］と従来対を作る。 Initially, the analyzer detects a signal of intensity I x for analyte X and plots it on the y-axis of the CS (concentration vs. signal) graph and becomes zero on the x-axis, ie [x] A conventional pair is formed with the concentration value [x] of the analyte X of = 0.
次に、初期溶液Ｙの定量分析を得るために、分析物Ｘの市販の標準物質の既知及び増加する量を初期溶液Ｙに添加し、特定の分析を各添加において実施し、対応するシグナルの強度を検出する。 Next, to obtain a quantitative analysis of the initial solution Y, a known and increasing amount of a commercially available standard of analyte X is added to the initial solution Y, a specific analysis is performed at each addition, and the corresponding signal Detect intensity.
その後、添加の濃度の様々な値及び分析から得られる対応シグナルの強度値をＣＳグラフ上に記録する。 Thereafter, various values of the concentration of addition and the intensity value of the corresponding signal obtained from the analysis are recorded on the CS graph.
この時点で、得られたグラフを観察することで確認を行い、アナライザの応答が線形であることを確保する；もしそうである場合、線形補間がグラフ上に示される点で行われるため、線の交点から試料Ｙ中の標的分析物Ｘの濃度を得ることができる。したがって標的分析物Ｘの濃度はｘ軸から得られる。 At this point, confirmation is made by observing the resulting graph to ensure that the analyzer response is linear; if so, linear interpolation is performed at the points shown on the graph, so The concentration of the target analyte X in the sample Y can be obtained from the intersection point. Thus, the concentration of target analyte X is obtained from the x-axis.
この第１の方法及び手法の主な欠点は、得られた定量的データのエラーが多いことであり、これはこの方法を多くの分析分野、例えば臨床診断分析、法医学的分析、並びに薬剤、農薬、及び他の化合物の定量分析などにおいて不得策なものとしている。 The main drawback of this first method and technique is that there are many errors in the quantitative data obtained, which makes this method a number of analytical fields such as clinical diagnostic analysis, forensic analysis, as well as pharmaceutical, pesticide , And other compounds are not suitable for quantitative analysis.
Ｂ．同位体希釈法
この方法は、質量分析を用いる定量分析の分野において主に使用され、以下の段階に分けられる。
B. Isotope dilution method This method is mainly used in the field of quantitative analysis using mass spectrometry, and is divided into the following steps.
最初に、市販の化合物又は標準物質は分析される試料溶液に添加される。試料溶液は標的の化合物又は分析物と同一の化学式を有するが、いくつかの元素は対応する非放射性の同位体で置換され、又は同一の原子番号Ｚであるが、異なる質量数Ａであることを特徴とする元素で置換されている（最も一般的な置換は、水素原子１Ｈを重水素原子２Ｈに交換することである）。 First, a commercially available compound or standard is added to the sample solution to be analyzed. The sample solution has the same chemical formula as the target compound or analyte, but some elements are replaced by corresponding non-radioactive isotopes or have the same atomic number Z but different mass numbers A (The most common substitution is to replace the hydrogen atom 1 H with the deuterium atom 2 H).
標準化合物の分子量はこのように変化する。 The molecular weight of the standard compound thus changes.
試料溶液に添加された標準化合物の量も確定されて、前記試料溶液中のその濃度は標的分析物の濃度よりも確実に大きい。 The amount of standard compound added to the sample solution is also determined and its concentration in the sample solution is definitely greater than the concentration of the target analyte.
このために、置換された化合物は同位体標識を有さない化合物と同様の機器応答を提供するため、それらの間の唯一の差異は質量／電荷比、ｍ／ｚであることを踏まえて、２つのシグナル強度の間の比を評価する。 For this reason, since substituted compounds provide an instrument response similar to compounds without isotopic labels, the only difference between them is the mass / charge ratio, m / z, The ratio between the two signal intensities is evaluated.
したがって、標準物質及び標的分析物それぞれの２つの共に溶離されたピークが得られ、第２のピークは、振幅の点で第１のピークよりも確実に低い。 Thus, two co-eluting peaks are obtained for each of the standard and target analytes, with the second peak being definitely lower than the first peak in terms of amplitude.
次に、前記２つのピークによって定義される２つの領域間の比を計算することで濃度係数が得られ、それから標的分析物のシグナルが置換された標準化合物のシグナルと均等になるまで試料溶液を希釈する。 The concentration factor is then obtained by calculating the ratio between the two regions defined by the two peaks, and then the sample solution is loaded until the target analyte signal is equal to the displaced standard compound signal. Dilute.
分析物と対応する標準物質との間の濃度の一致を示すこの状況の発生は、２つの同一ピークの出現により実証されるであろう。 The occurrence of this situation indicating a concentration match between the analyte and the corresponding standard will be demonstrated by the appearance of two identical peaks.
この時点で、標準物質の既知の濃度を乗じる、２つのピークを等化するために使用される希釈係数は、試料溶液中の標的の化合物又は分析物の実際の濃度を提供する。 At this point, the dilution factor used to equalize the two peaks, multiplied by the known concentration of the standard, provides the actual concentration of the target compound or analyte in the sample solution.
この第２の方法及び手法の主な欠点は、非常に高価な同位体標準物質の使用を必要とすることであり、それは病院、法医学的分析施設、並びに品質管理及び類似の研究室などの大量の試料を定期的に処理する施設において、前記方法の実際の使用を制限する。 The main drawback of this second method and approach is that it requires the use of very expensive isotope standards, which are often used in hospitals, forensic analysis facilities, and quality control and similar laboratories. Limit the actual use of the method in a facility that regularly processes samples.
明確にするために、図５は上記に示した現在の状況、すなわち従来技術により現在のところ要求される操作及び多数の手動段階を模式的にまとめたものである。それはオペレータは定量分析のための試料を調製し、各試料を分析する前に分析を実施するために使用され得る特定の機器装備を較正し、最後に、較正されると、分析試料の定量的データを得るために試料の実際の分析を機器装備を用いて実施することを行わなければならない。 For clarity, FIG. 5 schematically summarizes the current situation shown above, ie, the operations currently required by the prior art and a number of manual steps. It allows operators to prepare samples for quantitative analysis, calibrate specific instrument equipment that can be used to perform analysis before analyzing each sample, and finally, once calibrated, quantitative In order to obtain data, the actual analysis of the sample must be performed using instrumentation.
標的分析物［ｘ］を含む試料Ｙを、予備段階Ｆ１において定量的分析に適した試料溶液Ｙ１中で適当に希釈する。 Sample Y containing target analyte [x] is appropriately diluted in sample solution Y1 suitable for quantitative analysis in preliminary stage F1.
再度、予備段階において、試料溶液Ｙ１の定量分析のために使用され得る、特に質量分析計を含む機器装備を、較正段階Ｆ２で模式的に示されるように、標的分析物［ｘ］に固有の市販又は工業的な標準物質ＳＩ［ｘ］を用いて較正する。 Again, in the preliminary stage, the instrumentation that can be used for the quantitative analysis of the sample solution Y1, in particular including the mass spectrometer, is specific to the target analyte [x], as schematically shown in the calibration stage F2. Calibrate using commercial or industrial standard SI [x].
次に、段階Ｆ３で模式的に示されるように、試料溶液Ｙ１を分析機器装備、すなわち質量分析計で分析し、段階Ｆ４に模式的に示されるように、較正後、こうしてオペレータに分析結果、すなわち分析試料Ｙ中に存在する標的分析物［ｘ］の定量的データを提供する。 Next, as schematically shown in Step F3, the sample solution Y1 is analyzed with an analytical instrument, that is, a mass spectrometer, and, as schematically shown in Step F4, after calibration, the analysis result is thus given to the operator. That is, it provides quantitative data of the target analyte [x] present in the analytical sample Y.
場合によっては、段階Ｆ２’に模式的に示されるように、標準物質ＳＩ［ｘ］は「イン―マトリックス」較正を実施するために試料溶液Ｙ１に添加することが可能である。 In some cases, as shown schematically in step F2 ', the reference material SI [x] can be added to the sample solution Y1 to perform an "in-matrix" calibration.
分析に使用される機器装備の較正は毎回繰り返さなければならないことを注記することが重要である；言い換えれば、較正は各試料の分析前に実施しなければならず、それはすでに述べたように、従来技術のかなりの欠点を構成している。 It is important to note that the calibration of the equipment used for the analysis must be repeated each time; in other words, the calibration must be performed before analysis of each sample, as already stated, It constitutes a considerable drawback of the prior art.
したがって、本発明の主な目的は、医療分野だけではないが、通常医療分野における試料を定量分析するための分析システムを提供かつ実施することである。それは現在既知及び応用されている分析システムに対するかなりの技術革新を意味し、特に、既知のシステムとは異なり、分析される様々な試料中に存在する標的分析物の量を検出するための分析システムで使用される機器装備の応答を較正するために、試料の分析中及び各分析の前に市販の分析標準物質の連続使用を必要としない。 Therefore, the main object of the present invention is to provide and implement an analysis system for quantitative analysis of a sample not only in the medical field but usually in the medical field. It represents a significant innovation over currently known and applied analytical systems, and in particular, unlike known systems, analytical systems for detecting the amount of target analyte present in various samples to be analyzed In order to calibrate the response of the instrumentation used in the process, it is not necessary to continuously use a commercial analytical standard during the analysis of the sample and before each analysis.
前記目的は、独立請求項１及び６それぞれにより定義される特徴を有する試料の定量化学分析のためのシステム及び対応する方法により、完全に達成されるものとみなすことができる。
Said object can be considered to be fully achieved by a system and corresponding method for quantitative chemical analysis of a sample having the characteristics defined by independent claims 1 and 6, respectively.
また、本発明の特定の実施形態は従属請求項に記載する。 Particular embodiments of the invention are also set forth in the dependent claims.
後の記述から明確に示されるように、本発明による試料分析システムの開発を導き、故にその基礎を形成した基本的な概念及び指針を、以下に要約することができる。 As clearly shown from the following description, the basic concepts and guidelines that have led to the development of the sample analysis system according to the present invention and thus formed the basis for it can be summarized below.
１）万能マトリックス又は試料溶液、すなわち分析される元の試料を万能希釈溶液中で希釈することで得られるマトリックスの初期調製。マトリックスの物理化学的特徴を標準化してそれを経時的に再現可能とすることで、分析試料中に存在する分析物の定量的データを検出するために使用される機械、機器装備、又は装置の機器応答を経時的に最大化、標準化、及び再現可能とする。 1) Initial preparation of a universal matrix or sample solution, ie a matrix obtained by diluting the original sample to be analyzed in a universal diluent solution. By standardizing the physicochemical characteristics of the matrix and making it reproducible over time, the mechanical, equipment, or equipment used to detect the quantitative data of the analyte present in the analytical sample. Allow instrument response to be maximized, standardized, and reproducible over time.
２）市販の分析標準物質を用いた、各分析物及びマトリックスに対する機器データの予備的獲得。分析物の定量的検出のための分析物、マトリックス、及び機械から成るシステムの様々な部分を結び付ける特定の応答係数を得る。 2) Preliminary acquisition of instrument data for each analyte and matrix using commercially available analytical standards. A specific response factor is obtained that connects the various parts of the system consisting of analyte, matrix, and machine for quantitative detection of the analyte.
３）複数の試料の分析中に使用される予定の特に較正データ及びパラメータを含む特別なデータベースの作成。分析システムから得られたデータを処理し、かつシグナル、すなわち分析試料中の標的分析物を検出するために使用される特定の検出装置の機器応答を正確に較正するため、検出装置を較正するための市販の標準物質の連続した高価な使用をもはや必要としない。 3) Creation of a special database containing in particular calibration data and parameters to be used during the analysis of multiple samples. To calibrate the detector to process the data obtained from the analytical system and to accurately calibrate the signal, ie the instrument response of the specific detector used to detect the target analyte in the analytical sample No longer requires the continuous and expensive use of commercial standards.
この点において、各試料の分析前に、毎回前記分析物の定量的検出のために機器装備を較正する必要がないように、分析される試料中に存在する分析物の絶対分子定量のために有用なデータベースからデータを抽出するためにデータベースと連動する、試料の定量化学分析のための装置又はシステムは従来技術にはないことに留意すべきである。 In this respect, for the absolute molecular quantification of the analyte present in the sample to be analyzed, so that it is not necessary to calibrate the equipment for quantitative detection of the analyte each time before the analysis of each sample. It should be noted that there is no prior art device or system for quantitative chemical analysis of a sample that works with a database to extract data from a useful database.
したがって、本発明を特徴付ける主な革新は、このような特別なデータベースの有用性及び使用、及び従来の質量分析計と併用したＵＳＩＳ又はＳＡＣＩなどのイオン源の使用であり、以下により詳細に説明する。 Thus, the main innovations that characterize the present invention are the utility and use of such special databases and the use of ion sources such as USIS or SACI in conjunction with conventional mass spectrometers, which are described in more detail below. .
これらの２つのイオン源の使用は、質量分析計の感度を最大化して分析の定量的精度を高めるため、極めて重要である。それは分析感度がより高いとシグナルはより安定化し、その結果、得られる定量的データの質及び精度がより安定化するためである。 The use of these two ion sources is extremely important because it maximizes the sensitivity of the mass spectrometer and increases the quantitative accuracy of the analysis. This is because the higher the analytical sensitivity, the more stable the signal and, as a result, the more stable and the quality and accuracy of the quantitative data obtained.
また、本発明による分析システムは、本質的部分及びさらなる革新として、分析中にいくつかのパラメータを常に監視するよう設計され、それらのパラメータの適合性を確認する制御システムも含み、前記パラメータは「マトリックス効果」、すなわち分析試料の元のマトリックス又は分子組成に由来する分析試料中での効果を示し、かつ分析試料中の分析物の量を検出するために使用される機器装備又は装置の機器応答の変化を示す。 The analysis system according to the invention also includes, as an essential part and a further innovation, a control system designed to constantly monitor several parameters during the analysis and to confirm the suitability of those parameters, said parameters being " "Matrix effect", ie, the instrument response of an instrumentation or instrument that is used to detect the amount of analyte in an analytical sample and to show the effect in the analytical sample that is derived from the original matrix or molecular composition of the analytical sample Shows changes.
より具体的には、本発明による分析システムにおいて監視される種々の変数は、処理されてデータベースに保存される２つの係数を決定する。すなわち： More specifically, the various variables monitored in the analysis system according to the invention determine the two coefficients that are processed and stored in the database. Ie:
ａ）分析物を定量的に検出するために、機器装備により生成される機器シグナルの安定性及び変動性を経時的に監視するための基準として使用され得る監視係数Ｋ：及び a) A monitoring factor K that can be used as a basis for monitoring over time the stability and variability of the instrument signal produced by the instrumentation to quantitatively detect the analyte:
ｂ）分析試料の元のマトリックス又は分子組成に由来する対応するマトリックス効果を分析試料中で評価するために、基準として使用され得る評価係数Ｋ１。 b) An evaluation factor K1 that can be used as a reference to evaluate in the analytical sample the corresponding matrix effect derived from the original matrix or molecular composition of the analytical sample.
以下により詳細に説明するように、前記係数Ｋ１は試料の増加する量を分析し、かつ分析試料中に存在する標的分析物により生成される対応するシグナルをグラフ上にプロットすることで得られる直線の傾きにおける変化を示す。 As will be explained in more detail below, the coefficient K1 is a straight line obtained by analyzing increasing amounts of sample and plotting on the graph the corresponding signal produced by the target analyte present in the analytical sample. The change in the slope of is shown.
本発明による分析される試料中に存在する化学物質及び化合物を定量分析するためのシステムは、頭文字ＰＲＯＳＡＤ（用語ＰＲＯｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓａｍｐｌｅ Ｄｏｓａｇｅに由来）により特に商業的に特定され得、特に医療分野において、現在既知及び応用されている試料の定量化学分析のための分析システムと比較して多数の重要な利点を有し、それらのいくつかは上記の導入部で明らかにした。 A system for quantitative analysis of chemicals and compounds present in a sample to be analyzed according to the present invention can be identified in particular commercially by the acronym PROSAD (derived from the term PROgressive Sample Dosage), especially in the medical field. It has a number of important advantages compared to analytical systems for quantitative and chemical analysis of known and applied samples, some of which have been revealed in the introduction above.
本発明による分析システムの様々な態様に相当するこれらの利点のいくつかを、制限されることなく例示により以下に簡潔に示し、かつ現在既知で使用されている分析システムと比較する。 Some of these advantages corresponding to the various aspects of the analysis system according to the present invention will be briefly described below by way of example and compared with the analysis systems currently known and used.
最初に、本発明による分析システムは、特に医療分野において、かつ検出機器装備が質量分析計であるとき、分析される様々な試料中の標的分析物の量を検出するのに使用される前記検出機器装備の較正に使用される較正システムに関して、特に有利である。 Initially, the analysis system according to the invention is used in the medical field and when the detection equipment is a mass spectrometer, said detection used to detect the amount of target analyte in various samples to be analyzed. It is particularly advantageous with respect to calibration systems used for calibration of equipment.
部分的にすでに述べたように、質量分析を使用する全ての現在の分析法の共通点は、質量分析計の機器応答を較正するために、毎回毎回分析の前に、すなわち試料中に存在する特定の分析物又は分析物の種類の分析前に、市販の分析標準物質を使用することである。 As already mentioned in part, the commonality of all current analytical methods using mass spectrometry exists before every analysis, ie in the sample, to calibrate the instrument response of the mass spectrometer The use of commercially available analytical standards prior to analysis of a particular analyte or analyte type.
本発明、すなわちＰＲＯＳＡＤは、様々な試料の定量分析の実施において前記市販の分析標準物質を継続して使用する必要がなく、かつ様々な試料中に存在する標的分析物の種類が変化するときに、質量分析計の機器応答の標準化を可能とする、すなわち機器応答が経時的に正確で、信頼性があり、かつ再現可能なように開発された。 The present invention, PROSAD, does not require the commercial analytical standard to be used continuously in performing quantitative analysis of various samples, and when the types of target analytes present in various samples change. It was developed to allow the standardization of instrument response of mass spectrometers, ie instrument responses that are accurate, reliable and reproducible over time.
要約すると、ＰＲＯＳＡＤは以下の４つの利点を提供する。 In summary, PROSAD offers four advantages:
経済的利点
第１の利点は経済的なものである。なぜならＰＲＯＳＡＤシステムを用いると、市販の標準物質は各分析にもはや使用されず、適したデータベースを作成及び構成するために必要なデータを獲得する初期段階においてのみ使用されるからであり、標準物質の費用の相当な節約につながる。
Economic advantages The first advantage is economic. This is because with the PROSAD system, commercially available standards are no longer used for each analysis, but only in the initial stages of acquiring the data necessary to create and configure a suitable database, This leads to considerable cost savings.
構造的利点
構造的利点はすでに述べたように、各市販の標準物質は１つの標的分子にのみ対応するため、分析の可能性を単一分子に限定するという事実に由来する。
Structural advantage As already mentioned, the structural advantage stems from the fact that each commercial standard corresponds to only one target molecule, thus limiting the possibility of analysis to a single molecule.
しかしながら、ＰＲＯＳＡＤシステムは多数の分析物の機器応答を標準化することで、同時に複数の標的分子の定性分析及び定量分析の両方を実施することを可能とする。 However, the PROSAD system standardizes the instrument response of a large number of analytes, making it possible to perform both qualitative and quantitative analysis of multiple target molecules simultaneously.
ＰＲＯＳＡＤはまた、試料の調製のための分析手順を簡素化する要求に応え、現在のところ新たな分析物又は異なるマトリックス中に存在する同一の分析物が監視されるたびに、各化合物に対して特定の調製及び対応する分析方法の開発が通常必要とされている。 PROSAD also responds to the need to simplify analytical procedures for sample preparation, and for each compound each time a new analyte or the same analyte present in a different matrix is monitored. There is usually a need for the development of specific preparations and corresponding analytical methods.
時間的利点
ＰＲＯＳＡＤにより提供される時間の節約は明らかであり、かつ３つの要素の合計から成る。
Time advantage The time savings provided by PROSAD are obvious and consist of a sum of three elements.
新たな分析物を分析するたびの特定の方法論の開発及び検証における第１の時間節約、各試料の調製における第２の節約、及び各試料において多数の標的分子を分析するために必要な機械時間の第３の節約がある。 First time savings in the development and validation of a specific methodology each time a new analyte is analyzed, a second savings in the preparation of each sample, and the machine time required to analyze a large number of target molecules in each sample There is a third saving.
ＰＲＯＳＡＤにおいて、単一で、短縮され、かなり簡素化された方法論が分析される試料を調製するために使用され、記述の通り、同時に多数の標的物質を分析することも可能である。 In PROSAD, a single, shortened and fairly simplified methodology is used to prepare a sample to be analyzed, and as described, it is also possible to analyze multiple target substances simultaneously.
質的利点
他のかなりの利益を構成する質的利点は、ＰＲＯＳＡＤにより得られる定量的データの優れた精度に由来する。
Qualitative Benefits The qualitative benefits that constitute other significant benefits stem from the superior accuracy of the quantitative data obtained by PROSAD.
研究室の技術者により実施される段階及び手動操作、かつ試料当たりの分析数を制限することにより、ＰＲＯＳＡＤは最終データに影響を及ぼす測定及び機器の誤差のかなりの割合を除去するため、より正確となる。 By limiting the number of steps performed by laboratory technicians and manual operations, and the number of analyzes per sample, PROSAD eliminates a significant percentage of measurement and instrument errors that affect the final data, making it more accurate. It becomes.
さらに、特に質量分析計の感度を最大化することが可能なイオン源を含む、ＰＲＯＳＡＤにより使用される装置の特定の構成及び種類は、得られる分析データの質及び精度を高めるためにさらに役立つ。 Furthermore, the particular configuration and type of equipment used by PROSAD, particularly including an ion source that can maximize the sensitivity of the mass spectrometer, further helps to increase the quality and accuracy of the resulting analytical data.
最後に、さらなる有利な貢献がＰＲＯＳＡＤに含まれるデータ処理システムの高い精度により与えられる。 Finally, a further advantageous contribution is given by the high accuracy of the data processing system included in PROSAD.
この点において、ＰＲＯＳＡＤにより得られたデータは、従来の分析方法論で得られたデータよりも平均して１０％より正確であることが多数の試験から実証されている。 In this regard, numerous tests have demonstrated that the data obtained by PROSAD is on average 10% more accurate than the data obtained with conventional analytical methodologies.
本発明による試料を定量分析するためのシステムのこれら及び他の目的、特徴、及び利点は、添付の図面を参照しながら、例として、しかしそれに制限されることなく与えられるその好ましい実施形態の以下の説明からより明確に示される。 These and other objects, features, and advantages of a system for quantitative analysis of a sample according to the present invention are as follows, given by way of example and without limitation thereof, with reference to the accompanying drawings, in which: It will be shown more clearly from the explanation.
図１は、試料の定量化学分析のための１０で示される本発明による分析システムを極めて模式的な形態で示しており、それはまた「ＰＲＯＳＡＤ」と称され、すでに述べたようにＰＲＯｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓａｍｐｌｅ Ｄｏｓａｇｅの頭文字をとったものである。 FIG. 1 shows in very schematic form an analytical system according to the invention, indicated at 10, for quantitative chemical analysis of a sample, which is also referred to as “PROSAD”, as already mentioned, of the Progressive Sample Dosage. It is an acronym.
前記分析システム１０は、好ましくは（しかし排他的ではなく）医療分野において、例えば、生体マトリックス中に含まれる標的分析物の定量化学分析を実施するために使用され、それはヒトの尿又は血漿の試料に関する応用の特定の例を用いて以下により詳細に特定される。 The analysis system 10 is preferably (but not exclusively) used in the medical field, for example to perform quantitative chemical analysis of a target analyte contained in a biological matrix, which is a human urine or plasma sample Specific details of the application will be specified in more detail below.
（図２）全体、すなわちＰＲＯＳＡＤである本発明による分析システム１０は、互いに相互作用し、かつ協働する以下の３つの基本部分から実質的に構成されている。すなわち： (FIG. 2) The analysis system 10 according to the present invention as a whole, ie PROSAD, consists essentially of the following three basic parts that interact and cooperate with each other. Ie:
―ブロック２０として模式的に示される第１部分。これは分析システム１０で定量的に分析される予定の試料の調製の予備段階に相当する。 A first part schematically shown as block 20. This corresponds to a preliminary stage of preparation of a sample to be quantitatively analyzed by the analysis system 10.
―ブロック３０として模式的に示される第２部分。これは特定の専用検出装置（以下「検出装置」と称する）に相当し、それは分析システム１０の範囲内で、検出段階の間に分析試料中に存在する標的分析物の量を検出するよう設計されている。 A second part schematically shown as block 30; This corresponds to a specific dedicated detection device (hereinafter referred to as “detection device”), which is designed within the scope of the analysis system 10 to detect the amount of target analyte present in the analysis sample during the detection phase. Has been.
―ブロック４０として模式的に示される第３部分。これは、分析の最終結果Ｒ、すなわち分析試料中に存在する標的分析物の定量的データを決定するために、処理段階の間に専用装置３０で検出される定量的データＱを処理する機能を有するデータ処理システムに相当する。 A third part schematically shown as block 40; This has the function of processing the quantitative data Q detected by the dedicated device 30 during the processing stage in order to determine the final result R of the analysis, ie the quantitative data of the target analyte present in the analytical sample. This corresponds to a data processing system having
以下により詳細に説明するように、データ処理システム４０は、概して５０で示される、専用検出装置３０の機器応答の革新的な較正システムとも関連する。 As will be described in more detail below, the data processing system 40 is also associated with an innovative calibration system for instrument response of the dedicated detector 30, indicated generally at 50.
分析システム１０の前記３つの部分、２０、３０、及び４０を、次に詳細に説明する。 The three parts, 20, 30, and 40 of the analysis system 10 will now be described in detail.
分析される試料を調製する予備段階
記載の通り予備試料調製段階に相当する第１部分２０は、図２で模式的に示されＡと表示される分析される元の試料において実施されるいくらかの特定の操作を含み、元の試料の特定の分子組成に由来するマトリックス効果を基準化する。
As described in the preliminary stage of preparing the sample to be analyzed, the first part 20 corresponding to the preliminary sample preparation stage is some of that performed in the original sample to be analyzed, schematically shown in FIG. It includes specific operations and normalizes matrix effects derived from the specific molecular composition of the original sample.
マトリックス効果は試料の定量的特性評価においてかなりの問題及び重要な要素を引き起こす可能性がある周知の現象であるため、最終マトリックス効果を標準化可能、再現可能な値に減少するために分析される試料を調製することは、得られた分析データが有効であることを確保するために必要不可欠である（刊行物のＣｒｉｓｔｏｎｉ Ｓ．ら、Ｒａｐｉｄ Ｃｏｍｍｕｎ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍ．２００６；２０（１６）：２３７６−８２を参照のこと）。 Samples analyzed to reduce the final matrix effect to a standardizable, reproducible value, since matrix effects are a well-known phenomenon that can cause considerable problems and important factors in the quantitative characterization of samples Is essential to ensure that the analytical data obtained is valid (Cristoni S. et al., Rapid Commun Mass Spectrom. 2006; 20 (16): 2376-82, the publication). See
例えば、分析試料中のマトリックス効果が高い場合、分析誤差は標的データの実際の値の５０％超のレベルに到達し得ることが見出されている（Ｃｒｉｓｔｏｎｉ Ｓ．ら、Ｒａｐｉｄ Ｃｏｍｍｕｎ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍ．２００６；２０（１６）：２３７６−８２を参照のこと）。 For example, it has been found that if the matrix effect in the analytical sample is high, the analytical error can reach a level of more than 50% of the actual value of the target data (Cristoni S. et al., Rapid Commun Mass Spectrom. 2006). 20 (16): 2376-82).
詳細には、図３の図面を参照して、試料調製のこの段階に付随する手順は以下の通りである。 Specifically, with reference to the drawing of FIG. 3, the procedure associated with this stage of sample preparation is as follows.
ａ）最初に、標準かつあらゆる複合マトリックスに適用可能な万能希釈溶液ＵＤＳを、例えば９００マイクロリットルの１００ミリモル重炭酸アンモニウム溶液（ＮＨ４ＨＣＯ３、１００ｍＭ）、並びに１０００ｐｐｍのカフェイン、１０００ｐｐｍのテストステロン、及び１０００ｐｐｍのプロゲステロン（それらは化学系の３つの内部較正用物質を構成する）を含む１００マイクロリットルの溶液で希釈して調製し、そして１ミリリットルの最終体積を得る。 a) First, a universal dilution solution UDS applicable to a standard and any composite matrix, for example 900 microliters of 100 mM ammonium bicarbonate solution (NH 4 HCO 3 , 100 mM), as well as 1000 ppm caffeine, 1000 ppm testosterone, And diluted with 100 microliters of a solution containing 1000 ppm progesterone (which constitutes the three internal calibrators of the chemical system) and a final volume of 1 milliliter is obtained.
ｂ）次に、万能希釈溶液ＵＤＳを適当な割合で凍結乾燥した血漿で再構成し、ｐＨ＝８で安定化した最終溶液を得る。 b) The universal diluted solution UDS is then reconstituted with lyophilized plasma at an appropriate ratio to obtain a final solution stabilized at pH = 8.
ｃ）この時点で、［ｘ］、［ｙ］、及び［ｚ］などの標的分析物を含む元の試料Ａを、標準かつあらゆる複合マトリックスに適用可能な万能希釈溶液ＵＤＳで１：１の比率に希釈する。 c) At this point, the original sample A containing target analytes such as [x], [y], and [z] is in a 1: 1 ratio with a universal dilution solution UDS applicable to any standard and any composite matrix. Dilute to
その後、マトリックス効果は基準化される。 The matrix effect is then normalized.
ｄ）この目的のために、1部のギ酸ＦＡを９９部の純粋なアセトニトリルＡＣに添加して希釈溶液（９９％＋１％）を調製する。 d) For this purpose, 1 part formic acid FA is added to 99 parts pure acetonitrile AC to prepare a diluted solution (99% + 1%).
ｅ）次に、血漿を含む溶液部を９部のアセトニトリルベースの溶液で希釈し（希釈率１：１０）、血漿＋試料の溶液中に含まれる高分子量タンパク質は直ちに沈殿する。 e) Next, the solution part containing plasma is diluted with 9 parts of an acetonitrile-based solution (dilution ratio 1:10), and the high molecular weight protein contained in the plasma + sample solution is immediately precipitated.
ｆ）こうして得られた溶液を、例えば１３，０００ｒｐｍで１分間遠心分離し、その後例えば２００マイクロリットルの上清を取り出し、それが特定の検出装置３０で分析される予定の試料溶液Ａ１を構成する。 f) The solution thus obtained is centrifuged, for example at 13,000 rpm for 1 minute, after which, for example, 200 microliters of supernatant is removed, which constitutes the sample solution A 1 that is to be analyzed by the specific detector 30 To do.
標準又は基準化された分析マトリックスを構成するよう設計されたこの準備手順の主な目的は、分析される溶液の物理化学的性質を標準化及び基準化することであり、それ故異なる種類の元の試料の特定の組成による特異な特定のマトリックス効果を防止することができる。 The main purpose of this preparatory procedure designed to construct a standard or standardized analytical matrix is to standardize and standardize the physicochemical properties of the solution to be analyzed, and thus different types of original Unique matrix effects due to the specific composition of the sample can be prevented.
このような基準化は溶液の特性によって可能となり、標的分析物のプロトン化又は脱プロトン化のどちらも支持しないようにｐＨを中性に近い値（ｐＨ＝８）に中和することで、かつ装置３０で検出されるデータのシステム４０による処理の次の段階のために単一の再現可能で予測可能なマトリックス効果を作り出すために、元の試料の特定の組成をマスクすることが可能なマトリックス効果を有する複雑な物理化学的環境を凍結乾燥血漿を用いて形成することで、溶液はこの調製段階２０において調製される。 Such normalization is enabled by the properties of the solution, by neutralizing the pH to a value close to neutral (pH = 8) so as not to support either protonation or deprotonation of the target analyte, and A matrix capable of masking a particular composition of the original sample to create a single reproducible and predictable matrix effect for the next stage of processing by the system 40 of data detected by the apparatus 30 The solution is prepared in this preparation stage 20 by forming a complex physicochemical environment with effects using lyophilized plasma.
上記の段落「ｄ」及び「ｅ」に記載の準備工程の代替手段として、分子遮断フィルタの使用を含む調製を実施することができる。 As an alternative to the preparatory steps described in paragraphs “d” and “e” above, a preparation involving the use of a molecular blocking filter can be performed.
この場合、代替工程は以下の段階を含む。 In this case, the alternative process includes the following steps.
ａ）最初に、標準かつあらゆる複合マトリックスに適用可能な万能希釈溶液ＵＤＳを、例えば９００マイクロリットルの１００ミリモル重炭酸アンモニウム溶液（ＮＨ４ＨＣＯ３、１００ｍＭ）、並びに１０００ｐｐｍのカフェイン、１０００ｐｐｍのテストステロン、及び１０００ｐｐｍのプロゲステロン（それらは化学系の３つの内部較正用物質を構成する)を含む１００マイクロリットルの溶液で希釈して調製し、そして１ミリリットルの最終体積を得る。 a) First, a universal dilution solution UDS applicable to a standard and any composite matrix, for example 900 microliters of 100 mM ammonium bicarbonate solution (NH 4 HCO 3 , 100 mM), as well as 1000 ppm caffeine, 1000 ppm testosterone, And diluted with 100 microliters of a solution containing 1000 ppm progesterone (which constitutes the three internal calibrators of the chemical system) and a final volume of 1 milliliter is obtained.
ｂ）次に、万能希釈溶液ＵＤＳを適当な割合で凍結乾燥した血漿で再構成し、ｐＨ＝８で安定化した最終溶液を得る。 b) The universal diluted solution UDS is then reconstituted with lyophilized plasma at an appropriate ratio to obtain a final solution stabilized at pH = 8.
ｃ）この時点で、［ｘ］、［ｙ］、及び［ｚ］などの標的分析物を含む元の試料Ａを、標準かつあらゆる複合マトリックスに適用可能な万能希釈溶液ＵＤＳで１：１の比率に希釈する。 c) At this point, the original sample A containing target analytes such as [x], [y], and [z] is in a 1: 1 ratio with a universal dilution solution UDS applicable to any standard and any composite matrix. Dilute to
その後、マトリックス効果は基準化される。 The matrix effect is then normalized.
ｄ’）そして、得られたＵＤＳ溶液を分子遮断フィルタを有するエッペンドルフ試験チューブに導入し、分子遮断フィルタは予め設定した限界（例えば３０００Ｄａ、５０００Ｄａ、又は１０，０００Ｄａ）を超える分子量を有する物質がそのメッシュを通過することを防ぐ。この限界は分析マトリックス及び標的分析物の特徴によって課せられる分析条件を参考にしてその都度特定される。 d ′) The resulting UDS solution is introduced into an Eppendorf test tube having a molecular blocking filter, and the molecular blocking filter contains a substance having a molecular weight exceeding a preset limit (eg, 3000 Da, 5000 Da, or 10,000 Da). Prevents passing through the mesh. This limit is determined each time with reference to the analysis conditions imposed by the characteristics of the analysis matrix and the target analyte.
ｆ）こうして得られた溶液を、例えば１３，０００ｒｐｍで１分間遠心分離し、その後例えば２００マイクロリットルの上清を取り出し、それが特定の検出装置３０で分析される予定の試料溶液Ａ１を構成する。 f) The solution thus obtained is centrifuged, for example at 13,000 rpm for 1 minute, after which, for example, 200 microliters of supernatant is removed, which constitutes the sample solution A 1 that is to be analyzed by the specific detector 30 To do.
試料の分析及び定量的検出のための専用装置
本発明による分析システム１０、すなわちＰＲＯＳＡＤの部分３０に相当する専用検出装置は、分析試料中の標的分析物の量を検出するよう設計されており、図２の図面に示されるように、クロマトグラフィシステム３１（これを介して分析される試料Ａ１が検出装置３０に注入される）；分析される試料Ａ１をクロマトグラフィシステムＳＣから受け取り、それをイオン化するよう設計されたイオン源又はイオン化源３２；イオン化源３２から生成される試料Ａ１のイオンＩを受け取り、それをスペクトル測定試験することで前記試料Ａ１中に存在する標的分析物の量を検出するよう設計された質量分析アナライザ又は質量分析計３３、を基本的に含む。
Dedicated Device for Sample Analysis and Quantitative Detection The analysis system 10 according to the present invention, i.e. the dedicated detection device corresponding to the part 30 of PROSAD, is designed to detect the amount of target analyte in the analysis sample, As shown in the drawing of FIG. 2, a chromatography system 31 (through which the sample A1 to be analyzed is injected into the detector 30); receives the sample A1 to be analyzed from the chromatography system SC and ionizes it. Designed ion source or ionization source 32; designed to detect the amount of target analyte present in the sample A1 by receiving the ion I of the sample A1 generated from the ionization source 32 and subjecting it to a spectroscopic test The mass spectrometer or mass spectrometer 33 is basically included.
その後、質量分析計３３により検出された試料Ａ１中に存在する標的分析物［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］の定量的データＱは、適切に処理されるためにデータ処理システム４０に送られ、定量化学分析の最終結果Ｒ、すなわち分析試料中に存在する分析物の定量的データを提供する。 Thereafter, the quantitative data Q of the target analytes [x], [y], [z] present in the sample A1 detected by the mass spectrometer 33 is sent to the data processing system 40 for proper processing. And provide the final result R of the quantitative chemical analysis, ie quantitative data of the analyte present in the analytical sample.
クロマトグラフィシステム３１はＨＰＬＣポンプ及びクロマトグラフィカラムから成り、そのサイズは分析要件に基づいてその都度選択される。 The chromatography system 31 consists of an HPLC pump and a chromatography column, the size of which is selected each time based on analytical requirements.
使用中に、クロマトグラフィシステム３１は、分析される試料Ａ１の所定量をイオン化源３２に迅速に次々と注入するよう設定されており、分析の迅速な実施を可能とする。 During use, the chromatographic system 31 is set up to rapidly inject a predetermined amount of sample A1 to be analyzed into the ionization source 32 one after another, allowing for rapid analysis.
イオン源３２に関して、ＰＲＯＳＡＤシステムにおける可能な構成は、ＳＡＣＩ技術（Ｃｒｉｓｔｏｎｉ Ｓ．らにより出願された国際公開第２００４／０３４０１１号に開示の表面活性化化学イオン化）又はＵＳＩＳ技術（Ｃｒｉｓｔｏｎｉにより出願された国際公開第２００７／１３１６８２号に開示のユニバーサルソフトイオン化源）に基づいた、イオン源の使用を含む。 With regard to the ion source 32, possible configurations in the PROSAD system are either SACI technology (surface activated chemical ionization disclosed in WO 2004/034011 filed by Cristoni S. et al.) Or USIS technology (international patent filed by Cristoni). The use of an ion source based on the universal soft ionization source disclosed in published US 2007/131682.
最後に、検出装置３０に含まれる質量分析アナライザ３３は、低分解能の機器（例えばイオントラップ、シングル四重極型、又はトリプル四重極型など；Ｃｒｉｓｔｏｎｉ Ｓ．ら、Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍ Ｒｅｖ．２００３ Ｎｏｖ−Ｄｅｃ；２２（６）：３６９−４０６を参照のこと）、又は高分解能の機器（例えばＦＴＩＣＲ（フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴））、ＴＯＭ（飛行時間）、オービトラップなど；Ｃｒｉｓｔｏｎｉ Ｓ．ら、Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍ Ｒｅｖ．２００３ Ｎｏｖ−Ｄｅｃ；２２（６）：３６９−４０６を参照のこと）であり得る。 Finally, the mass spectrometry analyzer 33 included in the detection device 30 is a low-resolution instrument (such as an ion trap, a single quadrupole type, or a triple quadrupole type; Cristoni S. et al., Mass Spectrom Rev. 2003 Nov- Dec; 22 (6): 369-406), or high resolution instruments (eg FTICR (Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance)), TOM (Time of Flight), Orbitrap, etc .; Et al., Mass Spectrom Rev. 2003 Nov-Dec; 22 (6): 369-406).
低分解能のイオントラップ又はトリプル四重極の質量分析アナライザのうち、トリプル四重極型は定量的データ分析におけるそのより優れた正確さと精度のために通常好ましい。 Of the low resolution ion trap or triple quadrupole mass spectrometry analyzers, the triple quadrupole type is usually preferred because of its superior accuracy and precision in quantitative data analysis.
好ましい高分解能アナライザはオービトラップアナライザ及び飛行時間アナライザであり、それらの２つのうち、飛行時間アナライザは検出される定量的データの精度及び正確さの点からより優れた性能を提供するため、飛行時間アナライザが好ましい。 Preferred high-resolution analyzers are orbitrap analyzers and time-of-flight analyzers, of which time-of-flight analyzers provide better performance in terms of accuracy and accuracy of the quantitative data detected, An analyzer is preferred.
本発明による分析システム１０において使用される検出装置３０の付加価値及び利点は、ＳＡＣＩ又はＵＳＩＳ技術に基づいたイオン化源３２を使用することで明らかに決定される。 The added value and advantages of the detection device 30 used in the analysis system 10 according to the present invention are clearly determined by using an ionization source 32 based on SACI or USIS technology.
特にＳＡＣＩ（表面活性化化学イオン化）技術は、大気圧での化合物のイオン化、すなわちＥＳＩ（エレクトロスプレーイオン化）及びＡＰＣＩ（大気圧化学イオン化）に対して今まで主に使用されてきたイオン源に関する以下の２つの重要で有利な変更を導入する。 In particular, SACI (surface activated chemical ionization) technology relates to ion sources that have been mainly used so far for ionization of compounds at atmospheric pressure, ie ESI (electrospray ionization) and APCI (atmospheric pressure chemical ionization). Two important and advantageous changes are introduced.
ａ）金属表面のイオン化チャンバへの挿入。これは化合物のイオン化効率を向上させる。 a) Inserting the metal surface into the ionization chamber. This improves the ionization efficiency of the compound.
この金属表面は中性溶媒を分極させ、以下の事項によりそのプロトン親和力を変化させ、かつ分析物のイオン化効率を向上させる。 This metal surface polarizes the neutral solvent, changes its proton affinity by the following matters, and improves the ionization efficiency of the analyte.
ｂ）前記金属表面への低電位（５０Ｖ）の適用。前記金属表面はアナライザに到達しない溶媒分子を保持するため、化学的ノイズにおける大幅な減少をもたらす。 b) Application of a low potential (50 V) to the metal surface. The metal surface retains solvent molecules that do not reach the analyzer, resulting in a significant reduction in chemical noise.
ＵＳＩＳ技術はＳＡＣＩ源と同一の原理を利用するが、紫外線の適用を介した偏光板による電子放出のさらなる光電効果も有利に含む。 USIS technology utilizes the same principle as the SACI source, but advantageously also includes the further photoelectric effect of electron emission by the polarizer through the application of ultraviolet light.
光電効果による前記電子の放出は、非極性、又は無極性、及び極性の化合物のイオン化につながるイオン分子反応を活性化する。 The emission of electrons by the photoelectric effect activates ionic molecule reactions that lead to ionization of nonpolar, nonpolar, and polar compounds.
したがって、この点において、ＵＳＩＳイオン源はＳＡＣＩ源よりも無極性化合物を含む多数の化合物の分析を可能とするため、ＵＳＩＳイオン源が好ましい。 Therefore, in this respect, the USIS ion source is preferred because the USIS ion source allows analysis of a large number of compounds including nonpolar compounds rather than the SACI source.
しかしながら、イオン源の両方の種類（ＳＡＣＩ及びＵＳＩＳ）は、ＰＲＯＳＡＤシステムの効率、すなわち安定した定量的データを提供するための能力を確保するために有用な重要な特性を示す。なぜなら、分析される試料のイオン化が、ＥＳＩ及びＡＰＣＩなどの従来のイオン源で使用される電圧よりも低い電圧（＜９００Ｖ対３０００−４０００Ｖ）で常に行われるためである。 However, both types of ion sources (SACI and USIS) exhibit important characteristics that are useful to ensure the efficiency of the PROSAD system, ie the ability to provide stable quantitative data. This is because the sample to be analyzed is always ionized at a lower voltage (<900V vs. 3000-4000V) than that used in conventional ion sources such as ESI and APCI.
これにより、カラム中のクロマトグラフィ溶媒、共溶離剤、及び分析物のキャリアのイオン化収率が低下し、その結果として機器ノイズの減少が生じる。なぜなら、クロマトグラフィ溶液の高いイオン化ポテンシャルへの暴露は、分子の荷電クラスタの形成を発生させ、アナライザに到達した際に化学的機器ノイズを増加させるためである。 This reduces the ionization yield of the chromatography solvent, co-eluent, and analyte carrier in the column, resulting in a reduction in instrument noise. This is because exposure of the chromatographic solution to the high ionization potential causes the formation of charged clusters of molecules and increases chemical instrument noise when reaching the analyzer.
したがって、ＳＡＣＩ源及びＵＳＩＳ源で達成される背景ノイズの減少は、機器干渉の減少によってより安定したシグナルを得ることを可能とし、かつ定量的データの測定精度を増加させる。 Thus, the reduction of background noise achieved with SACI and USIS sources makes it possible to obtain a more stable signal by reducing instrument interference and increases the measurement accuracy of quantitative data.
一般に、検出装置３０の構成及びその構成部分は、実施される分析の特定の要件及び種類に依存する。 In general, the configuration of detection device 30 and its components depend on the specific requirements and type of analysis to be performed.
いずれにしても、ＰＲＯＳＡＤに対して選択かつ採用される如何なる検出装置３０の構成も、試料において実施される定量分析から正確、再現可能な結果を得るために、較正段階の間に設定かつ較正されなければならず、それを以下に詳細に記載する。 In any case, any detection device 30 configuration selected and employed for PROSAD is set and calibrated during the calibration phase to obtain accurate and reproducible results from quantitative analysis performed on the sample. It must be described in detail below.
検出装置によって検出される定量的データを処理するためのシステム
本発明による分析システム１０のデータ処理システムに相当する部分４０は、図２に模式的に示すように、以下を含む：
System for Processing Quantitative Data Detected by a Detection Device The portion 40 corresponding to the data processing system of the analysis system 10 according to the present invention comprises the following, as schematically shown in FIG.
―前記検出装置３０で検出される分析試料中に存在する標的分析物の定量的データＱを受け取るために検出装置３０と関連する、ローカルワークステーション４２。 A local workstation 42 associated with the detection device 30 for receiving quantitative data Q of the target analyte present in the analytical sample detected by the detection device 30;
―ローカルワークステーション４２と協働するよう設計された、リモートコンピューティングユニット４３。 A remote computing unit 43 designed to cooperate with the local workstation 42;
―リモートコンピューティングユニット４３と関連し、様々な分析試料中に存在する標的分析物の定量的データを検出するために使用される検出装置３０の機器応答を較正かつ補正するよう設計された、１以上の補正及び制御のデータ及び係数を含む、データベース４１。 Designed to calibrate and correct the instrument response of the detection device 30 associated with the remote computing unit 43 and used to detect quantitative data of target analytes present in various analytical samples 1 A database 41 including the above correction and control data and coefficients.
リモートコンピューティングユニット４３は、次に「クラウド・コンピューティング」などのコンピューティング資源のより大きなネットワークの一部となり得るため、ローカルワークステーション４２の性能に悪影響を及ぼさない。 The remote computing unit 43 may then be part of a larger network of computing resources, such as “cloud computing”, so that the performance of the local workstation 42 is not adversely affected.
詳細には、リモートコンピューティングユニット４３は一般の運転プログラム又はソフトウェアＳＷを含み、それは次に、特にＰＲＯＳＡＤのために開発された特定の算出プログラム又はアルゴリズム４４を含む。特定の算出プログラム又はアルゴリズム４４はデータベース４１と協働するよう設計されて、最終分析結果Ｒ、すなわち様々な分析試料中に存在する標的分析物の量を決定する。以下により具体的に記載する。 Specifically, the remote computing unit 43 includes a general operating program or software SW, which in turn includes a specific calculation program or algorithm 44 specifically developed for PROSAD. A particular calculation program or algorithm 44 is designed to work with the database 41 to determine the final analysis result R, ie, the amount of target analyte present in the various analytical samples. More specifically described below.
有利なことに、データ処理システム４０はまた、その機能を増加かつ拡大するために、機械学習又はスーパーベクターマシンアルゴリズム（ｓｕｐｅｒ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）を実施することが可能である。 Advantageously, the data processing system 40 can also implement machine learning or super vector machine algorithms to increase and expand its functionality.
操作において、ワークステーション４２は、検出装置３０により検出される分析試料中に存在する標的分析物［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］の定量的データＱをリモートユニット４３に送信する。 In operation, the workstation 42 sends to the remote unit 43 quantitative data Q of the target analytes [x], [y], [z] present in the analytical sample detected by the detection device 30.
同時に、ローカルワークステーション４２は、オペレータにより設定されて、コンピューティングユニット４３に分析下の試料中に存在する標的分析物の定量化をアクティブにするよう要求する。 At the same time, the local workstation 42 is set by the operator and requests the computing unit 43 to activate quantification of the target analyte present in the sample under analysis.
その要求に応答し、リモートコンピューティングユニット４３は分析物の定量の補正のために要求される補正及び制御の係数をデータベース４１から抽出し、かつ特定のＰＲＯＳＡＤアルゴリズム４４を用いて、前記補正かつ制御の係数を考慮して、最終分析結果Ｒ、すなわち分析試料中に存在する標的分析物の定量的データを算出する。 In response to the request, the remote computing unit 43 extracts the correction and control coefficients required for correction of the analyte quantification from the database 41 and uses the specific PROSAD algorithm 44 to perform the correction and control. The final analysis result R, that is, the quantitative data of the target analyte present in the analysis sample is calculated in consideration of the coefficients of
その後、図２に模式的に示されるように、前記結果Ｒはリモートコンピューティングユニット４３からローカルワークステーション４２に送信され、ローカルワークステーション４２は結果Ｒをアウトプットにおいてオペレータに表示する。 Thereafter, as schematically shown in FIG. 2, the result R is transmitted from the remote computing unit 43 to the local workstation 42, which displays the result R to the operator at the output.
データ処理システムに含まれるデータベース、及び検出装置の機器応答の較正
すでに述べたように、本発明による分析システム１０と既知の定量化学分析システムとを区別する分析システム１０の特性の１つは、データ処理システム４０に含まれるデータベース４１、及び検出装置３０の機器応答の較正、データ処理システム４０により処理されるデータの標準化及び定量化、最後に、最終分析結果Ｒとして提供される分析試料中に存在する標的分析物の定量的データの最終較正のための、データベース４１の特別な内容及び使用である。
Calibration of the instrument response of the data processing system and the database of the detection device As already mentioned, one of the characteristics of the analysis system 10 that distinguishes the analysis system 10 according to the invention from known quantitative chemical analysis systems is the data Calibration of instrument response of database 41 and detector 30 included in processing system 40, standardization and quantification of data processed by data processing system 40, and finally present in analysis sample provided as final analysis result R Special contents and use of database 41 for final calibration of quantitative data of target analytes to be analyzed.
特に、前記データベース４１は、検出装置３０の機器応答を較正するのに適した、すなわち前記検出装置３０により検出される様々な分析試料中に存在する標的分析物の定量的データを適当に補正するために、１以上の補正及び制御の係数を含む。 In particular, the database 41 is suitable for calibrating the instrument response of the detection device 30, ie appropriately corrects quantitative data of target analytes present in various analytical samples detected by the detection device 30. Therefore, one or more correction and control coefficients are included.
本発明による定量化学分析システムの主要部分である前記革新的なデータベース４１の特徴は、以下の詳細な説明に明確に示され、それは、データベース４１が予備的に定義されて、データベース４１に含まれるデータ及び情報が決定及び獲得される手順、かつ前記データベース４１及び個々のデータは一旦定義されると、分析システム１０及び対応するデータ処理システム４０において作動及び使用される手順を記載する。 The characteristics of the innovative database 41, which is the main part of the quantitative chemical analysis system according to the present invention, are clearly shown in the following detailed description, which is preliminarily defined and included in the database 41. The procedures by which data and information are determined and acquired and the procedures that are operated and used in the analysis system 10 and the corresponding data processing system 40 once the database 41 and individual data are defined are described.
１．本発明による分析システム１０において、データベース４１は、試料の実際の分析に先行して、特定のデータ及び情報に注釈を付けて獲得することで予備段階の間に最初に作成かつ定義される。特定のデータ及び情報は、図２において最初の試料Ａ、そしてＡ―１、Ａ―２、Ａ―３、．．．Ａ―ｎとして模式的に例示かつ示される他の試料を分析するために使用される予定の特定のモデル及び／又はブランドの質量分析計３３と直接関連する。 1. In the analysis system 10 according to the present invention, the database 41 is initially created and defined during the preliminary phase by annotating and acquiring specific data and information prior to the actual analysis of the sample. Specific data and information are shown in FIG. 2 for the first sample A, and A-1, A-2, A-3,. . . Directly associated with the particular model and / or brand mass spectrometer 33 that will be used to analyze other samples schematically illustrated and shown as An.
２．詳細には、オペレータは市販の較正標準物質（具体的には、実施される特定の応用及び分析の種類に応じて、レセルピン＋その都度選択される２つの分子）を用いて、分析計３３によりいくつかの予備スペクトルを実施し、こうしてこれらは分析計３３の応答におけるその後の評価及び較正に使用するためにデータベース４１において獲得かつ保存される。 2. In detail, the operator can use the analyzer 33 with a commercially available calibration standard (specifically, reserpine + two molecules selected each time, depending on the particular application and type of analysis being performed). Several preliminary spectra are performed, thus these are acquired and stored in the database 41 for use in subsequent evaluation and calibration in the analyzer 33 response.
分析計の種々のブランド及びモデルを用いて市販の標準物質を分析して得られた質量スペクトルをデータベース４１に入力するために、段落１及び２に記載された同一の操作を実施することも可能であり、それ故、多数の質量分析計のブラント及びモデルに関連するデータのライブラリをデータベース４１に作成することができる。 The same operation described in paragraphs 1 and 2 can be performed to enter the mass spectrum obtained by analyzing commercially available standards using various brands and models of analyzers into the database 41. Therefore, a library of data related to a number of mass spectrometer brands and models can be created in the database 41.
３．このようにして、問題の試料を分析する前に、分析計３３の機器応答はレセルピンシグナルにおいて最適化及び最大化されて、再現可能なスペクトルを得ることができる。 3. In this way, before analyzing the sample in question, the instrument response of the analyzer 33 can be optimized and maximized in the reserpine signal to obtain a reproducible spectrum.
分析計３３の機器応答及びその光学の最適化におけるこの段階が常に同一の化合物で実施されるため、市販の標準物質のシグナル強度及び他の質量／電荷比ｍ／ｚに対応するシグナル強度は常に再現可能であり、濃度は均等である。 Since this stage in the instrument response of the analyzer 33 and its optical optimization is always carried out with the same compound, the signal intensity of the commercial standard and the signal intensity corresponding to other mass / charge ratios m / z is always It is reproducible and the concentration is uniform.
４．その後、標準物質又は較正分子の質量シグナルの強度の形態で得られたデータを、先に検出されてデータベース４１に基準として入力された、使用される機器、すなわち分析計のブランド及びモデルに固有の対応する実験データと比較する。 4). The data obtained in the form of the mass signal intensity of the standard or calibration molecule is then specific to the instrument used, ie the analyzer brand and model, previously detected and entered into the database 41 as a reference. Compare with the corresponding experimental data.
補正係数Ｋ＝Ｉ０／Ｉはこの目的のために算出される；前記係数は使用される分析計のブランド及びモデルに固有であり、較正物質に関連する理論上のシグナルＩ０と分析に使用される特定の質量分析計のブランド及びモデルに関連する試料シグナルＩとの間の比によって表される。 The correction factor K = I 0 / I is calculated for this purpose; the factor is specific to the analyzer brand and model used and is used for analysis with the theoretical signal I 0 associated with the calibrator. Is represented by the ratio between the sample signal I associated with the particular brand and model of the mass spectrometer being used.
特に、シグナルＩは、段落１及び２に示される手順に従って、データベース４１において既に利用可能なシグナルから選択され、かつ種々の分析計のブランド及びモデルから得られる。 In particular, signal I is selected from signals already available in database 41 and obtained from various analyzer brands and models, according to the procedures shown in paragraphs 1 and 2.
前記係数Ｋも獲得されてデータベース４１に保存される。 The coefficient K is also acquired and stored in the database 41.
計算された係数Ｋは、スペクトルの類似性、結果としては分析に使用される特定の検出装置３０の機器応答の類似性を示す；許容されるために、１０％の最大許容偏差、すなわちＫ＝１±０．１のユニタリ値に向かう傾向がなければならない。 The calculated coefficient K indicates the similarity of the spectrum, and consequently the similarity of the instrument response of the particular detector 30 used for the analysis; to be allowed, a maximum allowable deviation of 10%, ie K = There must be a tendency towards unity values of 1 ± 0.1.
比率Ｋ＝Ｉ０／Ｉは検出システムを示すパラメータも意味し、それ故各分析において監視されるよう設計されているため、定量的に経時的な機器応答の変動を評価し、かつ必要なときに機器応答を適切に補正することができる。 The ratio K = I 0 / I also means a parameter indicative of the detection system and is therefore designed to be monitored in each analysis so that it can quantitatively evaluate the variation of the instrument response over time and when necessary The device response can be appropriately corrected.
したがって、経時的にＫの定常性及びその全ての変化を確認することは、検出装置３０の操作の第１チェックポイントを構成している。 Therefore, confirming the continuity of K and all of its changes over time constitutes a first checkpoint for the operation of the detection device 30.
５．その後、それぞれ１ｐｐｍの濃度で対応する市販の標準物質を分析することにより、標的分析物のシグナル強度値をサンプリングする。 5. Thereafter, the signal intensity value of the target analyte is sampled by analyzing the corresponding commercial standard at a concentration of 1 ppm each.
６．標的分子の標準物質が、シグナル対ノイズの比率Ｓ／Ｎ＜１００の特徴があるシグナル強度を示す場合、分析物はＰＲＯＳＡＤで分析することができないと考えられる。 6). If the target molecule standard exhibits a signal intensity characterized by a signal-to-noise ratio S / N <100, it is considered that the analyte cannot be analyzed by PROSAD.
このパラメータは質量分析技術に内在する誤差の割合を制限するため、同時に得られるデータの精度及び正確さを高めるために必要不可欠である。 This parameter limits the rate of error inherent in mass spectrometry techniques and is essential to improve the accuracy and accuracy of the data obtained at the same time.
しかしながら、Ｓ／Ｎ比率が＞１００である場合、標的分析物のシグナルＩｘと、データベース４１により先に算出されて得られた係数Ｋとの間の比率が計算される。 However, S / N ratio> When 100, and signal I x of the target analyte, the ratio between the coefficient K obtained by the previously calculated by the database 41 is calculated.
７．これは補正係数Ｃ＝Ｖ＊（Ｉｘ＊Ｋ）＝Ｖ＊［Ｉｘ＊（Ｉ０／Ｉ）］を与え、式中Ｖは使用されるアナライザ機器、すなわち分析計３３の特定の変数を表すため、前記係数Ｃはアナライザ機械及び特定の標的化合物又は分析物の両方の特徴を示し、またデータベース４１により獲得かつ保存される。 7). This gives a correction factor C = V * (I x * K) = V * [I x * (I 0 / I)], where V is a specific variable of the analyzer instrument used, ie the analyzer 33. To represent, the coefficient C is characteristic of both the analyzer machine and the particular target compound or analyte and is obtained and stored by the database 41.
８．この時点で、すなわち係数Ｃがデータベース４１により決定されて獲得されると、分析される試料の定量的データの獲得及び検出を開始することができる。 8). At this point, ie, when the coefficient C is determined and acquired by the database 41, acquisition and detection of quantitative data of the sample to be analyzed can be started.
最初の段階として、システムのマトリックス効果は考慮されるべきであり、増加する量の試料（例えば５、１０、１５、及び２０マイクロリットル）の４つの迅速な分析が、この目的のために分析される。 As an initial step, the matrix effect of the system should be considered and four rapid analyzes of increasing amounts of sample (eg 5, 10, 15, and 20 microliters) are analyzed for this purpose. The
９．その後、標的分析物のシグナル強度を、定量分析のためにクロマトグラフィシステム３１から質量分析計３３に注入された試料の量に従って、グラフ上にプロットする。 9. The signal intensity of the target analyte is then plotted on the graph according to the amount of sample injected from the chromatography system 31 into the mass spectrometer 33 for quantitative analysis.
１０．その後、分析システムの特性パラメータを表す線形勾配係数Ｋ１を推定する。 10. Thereafter, a linear gradient coefficient K1 representing the characteristic parameter of the analysis system is estimated.
１１．この時点で、ＰＲＯＳＡＤのために開発され、リモートコンピューティングユニット４３に含まれる特別なアルゴリズム４４は、進行中の分析を監視し、特に係数Ｋ１が変化しないことを確認する。 11. At this point, a special algorithm 44 developed for PROSAD and included in the remote computing unit 43 monitors the ongoing analysis and in particular confirms that the coefficient K1 does not change.
この確認を通過した場合、すなわちＫ１が変化せず、結果的に一定のままである場合、マトリックス効果は分析において選択されたシステムにおいて再現可能であり得る。 If this confirmation is passed, ie K1 does not change and consequently remains constant, the matrix effect can be reproducible in the system selected in the analysis.
１２．その後、さらなる係数Ｃ１＝Ｋ１＊Ｃ＝Ｋ１＊［Ｖ＊（Ｋ＊Ｉｘ）］が得られ、式中Ｉｘは上記に特定したように標的分析物のシグナル強度である。 12 A further coefficient C1 = K1 * C = K1 * [V * (K * I x )] is then obtained, where I x is the signal intensity of the target analyte as specified above.
この時点で、ＰＲＯＳＡＤアルゴリズム４４が定義された実験的な許容範囲内のＫ及びＫ１の適合性を検証する場合、標的分析物の濃度値はＩｘの値に比例させて計算することができる。 At this point, if the PROSAD algorithm 44 verifies the suitability of K and K1 within defined experimental tolerances, the concentration value of the target analyte can be calculated in proportion to the value of Ix.
実際には、制御係数Ｋ及びＫ１が予め設定された許容範囲内に含まれると仮定して、Ｃｐが決定される標的分析物の未知の濃度であり、Ｉｐが前記未知の濃度により生成されるシグナルの既知の強度である場合、分析物の未知の濃度、すなわち試料中に存在する標的分析物の定量分析の結果は、Ｃｐ＝Ｃ１＊Ｉｐ／Ｉｘで与えられる。 In practice, assuming that the control coefficients K and K1 are within a preset tolerance, Cp is the unknown concentration of the target analyte to be determined and Ip is generated by the unknown concentration If the signal has a known intensity, the unknown concentration of the analyte, ie the result of the quantitative analysis of the target analyte present in the sample, is given by Cp = C1 * Ip / Ix.
上記の要因に基づいて、データ処理システム４０及びより一般的な定量分析システム１０の範囲内で、データベース４１は特定の検出装置３０、すなわち質量分析計３３の機器応答を較正するという必須機能を実行しており、それは試料Ａ１中に存在する分析物の定量的データを検出するために分析システム１０で実際に使用されていることが明らかである。 Based on the above factors, within the scope of the data processing system 40 and the more general quantitative analysis system 10, the database 41 performs the essential function of calibrating the instrument response of a particular detection device 30, ie, the mass spectrometer 33. It is clear that it is actually used in the analysis system 10 to detect quantitative data of the analyte present in the sample A1.
言い換えれば、前記データベース４１において含まれ、かつ定義される補正及び制御のデータ及び係数は、前記検出装置３０によって検出される定量的データを較正かつ適切に補正することで、最終分析結果としてオペレータに提供される分析試料中に存在する標的分析物の実際の定量的データを決定するのに使用される。 In other words, the correction and control data and coefficients that are included and defined in the database 41 are calibrated and appropriately corrected by the quantitative data detected by the detection device 30 to the operator as a final analysis result. Used to determine the actual quantitative data of the target analyte present in the provided analytical sample.
有利なことに、上記の段落１−１２に記載の係数は監視されて、例えば１０時間おきなどの所定の時間間隔後に定期的に再計算され、その後データベース、すなわちデータべース４１に入力される。 Advantageously, the coefficients described in paragraphs 1-12 above are monitored and recalculated periodically after a predetermined time interval, eg every 10 hours, and then entered into a database, ie database 41. The
既知の種類のアルゴリズムに基づいたニューラルネットワークシステム、例えば以下の刊行物：Ｂｒａｉｓｔｅｄ ＪＣ，Ｋｕｎｔｕｍａｌｌａ Ｓ，Ｖｏｇｅｌ Ｃ，Ｍａｒｃｏｔｔｅ ＥＭ，Ｒｏｄｒｉｇｕｅｓ ＡＲ，Ｗａｎｇ Ｒ，Ｈｕａｎｇ ＳＴ，Ｆｅｒｌａｎｔｉ ＥＳ，Ｓａｅｅｄ ＡＩ，Ｆｌｅｉｓｃｈｍａｎｎ ＲＤ，Ｐｅｔｅｒｓｏｎ ＳＮ，Ｐｉｅｐｅｒ Ｒ．”Ｔｈｅ ＡＰＥＸ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｔｏｏｌ：ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ｐｒｏｔｅｉｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｅｓ ｆｒｏｍ ＬＣ−ＭＳ／ＭＳ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ｒｅｓｕｌｔｓ．ＢＭＣ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ”２００８ Ｄｅｃ ９；９：５２９、に記載されたニューラルネットワークシステムは、経時的にこれらの係数の偏差を評価し、さらなる補正係数Ｃｒを基礎にして算出式の補正係数に変化及び補正を場合により適用することで、経時的に安定な測定の定量的な正確さ及び精度を維持する。 Neural network systems based on known types of algorithms, such as the following publications: Braisted JC, Kuntumulla S, Vogel C, Markott EM, Rodrigues AR, Wang R, Huang ST, Ferranti ES, Seed AIns, FleisSmann D. , Pieper R. et al. “The APEX Quantitative Proteomics Tool: generating protein quantification Estimates from LC-MS / MS proteomics results. In addition, by applying a change and correction to the correction coefficient of the calculation formula based on the additional correction coefficient Cr as occasion demands, the quantitative accuracy and accuracy of the measurement that is stable with time are maintained.
詳細には、標的分析物の濃度に関連するＣｐ値に補正係数を乗じ、上記に特定したようにさらに補正することで、本発明による分析システムにおける定量的な測定誤差の経時的な増加の原因となり得るＣｐ値の前記偏差を補正する。 Specifically, the Cp value related to the concentration of the target analyte is multiplied by a correction factor and further corrected as specified above, thereby causing a quantitative measurement error increase over time in the analysis system according to the present invention. The deviation of the possible Cp value is corrected.
前述の説明のより完全な情報及び追加について、本発明による分析システム１０の主要部分であり、かつ質量分析計３３の機器応答を較正する機能を実行する較正システム５０を、図４のフローチャートにおいて、操作段階５１―５８の順序又は連続の形態で示す。 For more complete information and additions to the foregoing description, a calibration system 50 that is a major part of the analysis system 10 according to the present invention and that performs the function of calibrating the instrument response of the mass spectrometer 33 is illustrated in the flowchart of FIG. Shown in the sequence or sequence of operating steps 51-58.
特に、前記フローチャートに見られるように、段階５１及び５２は予備段階を示しており、その間、較正システム５０は試料を定量するために使用され得る前記特定の検出装置を用いて標的分析物の市販の標準物質を定量的に検出し、かつ、こうして検出された定量的データを使用して、前記特定の装置の機器較正に有用な補正及び制御のデータ及び係数を含むデータベースを予備的に確立する。 In particular, as seen in the flow chart, steps 51 and 52 represent preliminary steps, during which time the calibration system 50 uses the specific detection device that can be used to quantify the sample and the target analyte is commercially available. Quantitatively detect the reference material and use the quantitative data thus detected to pre-establish a database containing correction and control data and coefficients useful for instrument calibration of the particular device .
したがって、段階５３、５４、及び５５は最初の試料の実際の定量分析に関連し、前記最初の試料の分析の最終結果、すなわち最初の試料中に存在する標的分析物の定量的データは、データベースに含まれる補正及び制御のデータ及び係数を考慮して、前記特定の検出装置を用いて試料中で検出された定量的データを処理及び補正することで決定される。 Thus, steps 53, 54 and 55 relate to the actual quantitative analysis of the first sample, and the final result of the analysis of the first sample, ie the quantitative data of the target analyte present in the first sample, is stored in the database. Is determined by processing and correcting quantitative data detected in the sample using the specific detection device in consideration of correction and control data and coefficients included in the data.
最後に、段階５６、５７、及び５８は、図２においてＡ―１、Ａ―２、Ａ―３、．．．Ａ―ｎとして模式的に例示かつ示される後続試料の分析に関連し、前記後続分析の定量結果は、データベース４１によって先に決定かつ獲得された補正及び制御のデータ及び係数を用いて得られ、その結果として各分析前に、試料中の分析物を定量的に検出するのに使用され得る装置、すなわち質量分析計を較正せず、また従来技術のように各分析前に前記較正を実施するために分析物の市販の標準物質を連続して使用しない。 Finally, steps 56, 57, and 58 are shown in FIG. 2 as A-1, A-2, A-3,. . . In connection with the analysis of the subsequent sample schematically illustrated and shown as An, the quantitative results of the subsequent analysis are obtained using correction and control data and coefficients previously determined and obtained by the database 41; As a result, before each analysis, an apparatus that can be used to quantitatively detect an analyte in a sample, i.e., a mass spectrometer, is not calibrated, and the calibration is performed before each analysis as in the prior art. Therefore, a commercially available standard for the analyte is not used continuously.
本発明による分析システムにおける変形及び発展
本発明の基本概念を損なうことなく、前記発明の範囲内になお留まりながら、これまで説明してきた試料の定量化学分析のためのシステムにおいて修正及びさらなる改良を成し得ることは明らかである。
Modifications and developments in the analysis system according to the present invention Modifications and further improvements have been made in the system for quantitative chemical analysis of samples that have been described so far, while still remaining within the scope of the present invention without detracting from the basic concept of the present invention. Obviously it can.
例えば、データ処理システム４０の範囲において、ワークステーション４２及びデータベース４１は、図２の破線で示されるように、質量分析計３３で検出される定量的データＱを補正し、かつ試料の分析から得られた最終定量的データを決定するために使用される補正データ及び係数Ｋ、Ｃ、Ｋ１などのデータ及び情報を交換するために、互いに直接協力することができる。 For example, in the scope of the data processing system 40, the workstation 42 and the database 41 correct the quantitative data Q detected by the mass spectrometer 33 as shown by the broken line in FIG. Can directly cooperate with each other to exchange correction data and data and information such as coefficients K, C, K1, etc. used to determine the final quantitative data obtained.
さらに、本発明による分析システムをクロマトグラフィシステムと組み合わせて使用される質量分析計に対する特定かつ好ましい参照を用いて説明してきたが、本発明の一般的な概念の範囲内になお留まりながら、分析試料中に存在する分析物を定量的に検出するよう設計された質量分析計及び対応するクロマトグラフィシステム以外の検出装置を、分析システムにおいて使用することができ、それ故対応する新規のデータベースと関連し得る。 Furthermore, while the analytical system according to the present invention has been described with a specific and preferred reference to a mass spectrometer used in combination with a chromatography system, while still remaining within the general concept of the present invention, Mass spectrometers designed to quantitatively detect analytes present in and detection devices other than the corresponding chromatography system can be used in the analysis system and can therefore be associated with a corresponding new database.
最後に、本発明による分析システムは、本発明の基本の概念及び特徴をなお維持する一方で、例えばさらなるデバイス及び装置と関連して様々な方法で実施することができるため、定量的および定性的な両方の面で、本発明による分析システムの性能を向上させ、かつその結果を改善する。 Finally, the analysis system according to the present invention can be implemented in various ways, for example in connection with further devices and apparatuses, while still maintaining the basic concepts and features of the present invention, so that it is quantitative and qualitative. In both aspects, the performance of the analysis system according to the present invention is improved and the results are improved.
本発明による分析システムの応用例
特に医療分野における、試料の定量化学分析のための本発明による分析システム１０（ＰＲＯＳＡＤ）の応用におけるいくつかの具体例を、上記の説明を補足するために以下に記載する。
Examples of application of the analysis system according to the present invention Some specific examples of the application of the analysis system 10 (PROSAD) according to the present invention for quantitative chemical analysis of samples, particularly in the medical field, are described below to supplement the above description. Describe.
―コカイン及びその代謝産物の分析
この実施例では、ＰＲＯＳＡＤ技術を使用して、尿試料中のコカイン及びその代謝産物であるベンゾイルエクゴニンを定量した。
-Analysis of cocaine and its metabolites In this example, the PROSAD technique was used to quantify cocaine and its metabolite, benzoylecgonine, in urine samples.
相Ａ）Ｈ２Ｏ＋０．０５％ギ酸及び相Ｂ）ＣＨ３ＣＮ＋０．０５％ギ酸から成る２成分系クロマトグラフィ勾配を使用した。注入が行われる時間ｔ＝０のとき、％Ｂは１５％である。この条件を２分間維持する。この間隔の後、％Ｂは８分間で７０％値まで増加する。次の２分間で初期の条件に戻す。機器アクイジション時間を２４分に設定した。ＴｈｅｒｍｏｌＥｃｔｒｏｎ Ｃ８ １５０ｘ１ｍｍクロマトグラフィカラムを使用した。表面電位、エレクトロスプレー電位、及び表面温度は、それぞれ５０Ｖ、０Ｖ、及び１１０℃であった。噴霧ガスの流量は２Ｌ/分であった。 A binary chromatographic gradient consisting of phase A) H 2 O + 0.05% formic acid and phase B) CH 3 CN + 0.05% formic acid was used. When time t = 0 when injection is performed,% B is 15%. This condition is maintained for 2 minutes. After this interval,% B increases to 70% value in 8 minutes. Return to the initial conditions in the next 2 minutes. The instrument acquisition time was set to 24 minutes. A ThermolEctron C8 150 × 1 mm chromatography column was used. The surface potential, electrospray potential, and surface temperature were 50V, 0V, and 110 ° C., respectively. The flow rate of the atomizing gas was 2 L / min.
―血漿試料中のテストステロンの分析
ＰＲＯＳＡＤシステムを使用して、ヒトの血漿中に含まれるテストステロンを測定した。
-Analysis of testosterone in plasma samples Testosterone contained in human plasma was measured using the PROSAD system.
相Ａ）Ｈ２Ｏ＋０．０５％ギ酸及び相Ｂ）ＣＨ３ＣＮ＋０．０５％ギ酸から成る２成分系クロマトグラフィ勾配を使用した。注入が行われる時間ｔ＝０のとき、％Ｂは１５％である。この条件を２分間維持する。この間隔の後、％Ｂは８分間で７０％値まで増加する。次の２分間で初期の条件に戻す。機器アクイジション時間を２４分に設定した。ＴｈｅｒｍｏｌＥｃｔｒｏｎ Ｃ８ １５０ｘ１ｍｍクロマトグラフィカラムを使用した。表面電位、エレクトロスプレー電位、及び表面温度は、それぞれ５０Ｖ、０Ｖ、及び１１０℃であった。噴霧ガスの流量は２Ｌ/分であった。 A binary chromatographic gradient consisting of phase A) H 2 O + 0.05% formic acid and phase B) CH 3 CN + 0.05% formic acid was used. When time t = 0 when injection is performed,% B is 15%. This condition is maintained for 2 minutes. After this interval,% B increases to 70% value in 8 minutes. Return to the initial conditions in the next 2 minutes. The instrument acquisition time was set to 24 minutes. A ThermolEctron C8 150 × 1 mm chromatography column was used. The surface potential, electrospray potential, and surface temperature were 50V, 0V, and 110 ° C., respectively. The flow rate of the atomizing gas was 2 L / min.
―全血試料中のタクロリムスの分析
この実施例では、ＰＲＯＳＡＤシステムを用いて、ヒトの血漿中に含まれるタクロリムス（拒絶反応抑制剤）と称される免疫抑制剤を測定する。
-Analysis of tacrolimus in whole blood sample In this example, an immunosuppressive agent called tacrolimus (rejection inhibitor) contained in human plasma is measured using the PROSAD system.
相Ａ）Ｈ２Ｏ＋０．０５％ギ酸及び相Ｂ）ＣＨ３ＣＮ＋０．０５％ギ酸から成る２成分系クロマトグラフィ勾配を使用した。注入が行われる時間ｔ＝０のとき、％Ｂは１５％である。この条件を２分間維持する。この間隔の後、％Ｂは８分間で７０％値まで増加する。次の２分間で初期の条件に戻す。機器アクイジション時間を２４分に設定した。ＴｈｅｒｍｏｌＥｃｔｒｏｎ Ｃ８ １５０ｘ１ｍｍクロマトグラフィカラムを使用した。表面電位、エレクトロスプレー電位、及び表面温度は、それぞれ５０Ｖ、０Ｖ、及び１１０℃であった。噴霧ガスの流量は２Ｌ/分であった。 A binary chromatographic gradient consisting of phase A) H 2 O + 0.05% formic acid and phase B) CH 3 CN + 0.05% formic acid was used. When time t = 0 when injection is performed,% B is 15%. This condition is maintained for 2 minutes. After this interval,% B increases to 70% value in 8 minutes. Return to the initial conditions in the next 2 minutes. The instrument acquisition time was set to 24 minutes. A ThermolEctron C8 150 × 1 mm chromatography column was used. The surface potential, electrospray potential, and surface temperature were 50V, 0V, and 110 ° C., respectively. The flow rate of the atomizing gas was 2 L / min.
最後に、完全を期すために、下記の表は、上記に記載した各応用例に対して、本発明によるＰＲＯＳＡＤシステムを用いた標的分析物の測定における％測定精度誤差及び％機器精度誤差を示している。 Finally, for completeness, the following table shows the% measurement accuracy error and% instrument accuracy error in the measurement of the target analyte using the PROSAD system according to the present invention for each of the applications described above. ing.
特に、％機器精度誤差は、線形較正法を用いて試料を定量化することで、かつ試料に添加される化合物として重水素化標準物質を用いることで得られたデータと比較して決定した。 In particular, the% instrument accuracy error was determined by quantifying the sample using a linear calibration method and compared to data obtained by using a deuterated standard as a compound added to the sample.
Claims (8)
―分析される様々な前記試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の量を検出するよう設計された特定の検出機器装備又は装置（３０）、ここで該特定の検出装置（３０）は次にクロマトグラフィシステム（３１）、イオン源（３２）、及び特定の質量分析計（３３）を含み；
―前記分析試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）中に存在する前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の前記特定の質量分析計（３０）により検出される定量的データ（Ｑ）を受け取り、かつ処理することで、各前記分析試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の最終定量的データ（Ｒ）を前記定量的データ（Ｑ）から決定するよう設計されたデータ処理システム（４０、４４）、；及び
―前記データ処理システム（４０）に関連し、前記特定の質量分析計（３３）の機器応答を較正かつ補正するよう設計されたデータベース（４１）、を含み、
前記分析システム（１０）では、前記特定の質量分析計（３０、３３）により検出される前記定量的データから、前記各分析試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の最終定量的データ（Ｒ）を決定するための式において、前記データ処理システム（４０）はまた前記データベース（４１）に含まれる補正及び／又は制御の係数（Ｋ、Ｃ、Ｋ１）を考慮するよう設計され、
―前記データベース（４１）に含まれる前記データ並びに前記補正及び／又は制御の係数（Ｋ、Ｃ）は、前記分析システム（１０）による前記試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）の効果的な定量分析（５３―５８）に先行する予備段階（５１、５２）において、所定の較正物質及び標的分析物の市販の標準物質の定量的データを前記特定の質量分析計（３３）により検出することで決定され、かつ前記データベース（４１）により獲得され、
そのため、前記分析試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）の分析最終定量的データ及び結果（Ｒ）は、前記データベース（４１）に含まれる補正及び／又は制御のデータ及び係数を考慮しながら、かつ前記各試料の分析前に前記特定の質量分析計（３３）を較正することなく、前記特定の質量分析計（３３）により検出される定量的データ（Ｑ）を処理することで、前記データ処理システム（４０、４４）により決定され（５３、５４、５５、５６、５７、５８）、
前記データベース（４１）に含まれる前記補正及び／又は制御の係数の第１（Ｋ）は、次式：
Ｋ＝Ｉ０／Ｉ、
により定義され、
式中、Ｋは前記第１の補正及び／又は制御の係数であり、Ｉ０は所定の較正物質に対応する理論上のシグナルであり、かつＩは前記試料を分析するために使用されるよう意図された前記特定の質量分析計により前記所定の較正物質をサンプリングかつ定量的に分析することで得られるシグナルであり、
そのため、前記第１の補正及び／又は制御の係数Ｋは、前記試料を定量的に分析するために使用される特定の前記質量分析計（３３）のブランド及びモデルの特徴を示し、また前記特定の質量分析計（３０、３３）により生成される機器シグナルの経時的な安定性を監視するための基準として見なされるのに適しており、
前記データベース（４１）に含まれる前記補正及び／又は制御の係数の第２（Ｃ）は、次式：
Ｃ＝Ｖ＊（Ｉｘ＊Ｋ）、又はＣ＝Ｖ＊［Ｉｘ＊（Ｉ０／Ｉ）］、
で定義され、
式中、Ｃは前記第２の補正及び／又は制御の係数であり、Ｖは使用される前記特定の質量分析計（３０、３３）の特徴を表す機器変数であり、かつＩｘは前記試料中で定量化される前記標的分析物の市販の標準物質の定量的データを前記質量分析計（３０、３３）を用いて検出することで得られるシグナルであり、
そのため、前記第２の補正及び／又は制御の係数Ｃは、前記試料を分析するために使用される前記特定の質量分析計（３０、３３）、及び前記分析試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）中で定量化される特定の前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の両方の特徴を示し、
前記分析試料中に存在する前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の定量分析の前記最終定量的データ又は結果は、次式：
Ｃｐ＝Ｃ１＊Ｉｐ／Ｉｘ、
を用いて前記データ処理システム（４０、４４）により決定され、
式中、Ｃｐは前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の決定される未知の濃度に対応し、Ｉｐは前記未知の濃度Ｃｐにより生成されるシグナルの既知の強度であり、かつＣ１は次式：
Ｃ１＝Ｋ１＊Ｃ＝Ｋ１＊［Ｖ＊（Ｋ＊Ｉｘ）］、
Ｃｐ＝Ｋ１＊Ｖ＊Ｋ＊Ｉｐ、を示唆する、
で定義されるさらなる係数であり、
式中、Ｋ１はさらなる第３の制御係数であり、それは前記分析試料中のマトリックス効果を評価するのに適しており、及び前記試料の増加する量を分析することで、かつ前記分析試料中に存在する前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）により生成される対応するシグナルをグラフ上にプロットすることで得られる直線の傾きの変化を示しており、
前記制御係数Ｋ及びＫ１が事前に確立された許容範囲内に含まれることを検証した後に、前記未知の濃度Ｃｐは前記データ処理システムにより決定され、
分析される試料（Ａ１）は万能希釈溶液（ＵＤＳ）で元の前記試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）を希釈することで初期の調製段階において調製されて、マトリックスの物理化学的特徴を標準化することで前記マトリックス効果を最小限にし、それ故、前記分析試料中に存在する分析物の定量的データを検出するために使用される前記特定の質量分析計の機器応答も経時的に標準化かつ再現可能とする、分析システム。 An analysis system (10) for quantitative chemical analysis of samples (A, A-1, A-2, ... An),
-Detect the amount of target analyte ([x], [y], [z]) present in the various samples (A, A-1, A-2, ... An) that are analyzed Specific detection equipment or device (30) designed to be a specific detection device (30), then the chromatography system (31), ion source (32), and specific mass spectrometer (33) Including;
The specific mass spectrometer of the target analyte ([x], [y], [z]) present in the analytical sample (A, A-1, A-2, ... An) 30) by receiving and processing the quantitative data (Q) detected by the target analyte (A, A-1, A-2,... A data processing system (40, 44) designed to determine final quantitative data (R) of [x], [y], [z]) from said quantitative data (Q); and-said data processing A database (41) associated with the system (40) and designed to calibrate and correct the instrument response of the particular mass spectrometer (33);
In the analysis system (10), from the quantitative data detected by the specific mass spectrometer (30, 33), each analysis sample (A, A-1, A-2, ... An) In the equation for determining the final quantitative data (R) of the target analyte ([x], [y], [z]) present therein, the data processing system (40) is also the database (41) Is designed to take into account correction and / or control factors (K, C, K1) included in
The data contained in the database (41) and the correction and / or control coefficients (K, C) are the same as the samples (A, A-1, A-2,. In a preliminary step (51, 52) preceding the effective quantitative analysis (53-58) of n), quantitative data of a predetermined calibration substance and a commercial standard substance of the target analyte are obtained from the specific mass spectrometer. (33) determined by detection and obtained by the database (41),
Therefore, the analysis final quantitative data and the result (R) of the analysis sample (A, A-1, A-2,... An) are the correction and / or control data included in the database (41). And quantitative data (Q) detected by the specific mass spectrometer (33) without taking into account the coefficients and without calibrating the specific mass spectrometer (33) before analysis of each sample. Determined by the data processing system (40, 44) (53, 54, 55, 56, 57, 58),
The first (K) of the correction and / or control coefficients included in the database (41) is:
K = I 0 / I,
Defined by
Where K is the first correction and / or control factor, I 0 is the theoretical signal corresponding to a given calibrator, and I is used to analyze the sample. A signal obtained by sampling and quantitatively analyzing the predetermined calibration material by the intended specific mass spectrometer;
Therefore, the first correction and / or control factor K indicates the characteristics of the specific brand and model of the mass spectrometer (33) used to quantitatively analyze the sample, and the specific Suitable to be regarded as a reference for monitoring the stability over time of instrument signals generated by mass spectrometers (30, 33)
The second (C) of the correction and / or control coefficients included in the database (41) is:
C = V * (Ix * K), or C = V * [Ix * (I 0 / I)],
Defined in
Where C is a coefficient of the second correction and / or control, V is an instrumental variable representing the characteristics of the particular mass spectrometer (30, 33) used, and Ix is in the sample A signal obtained by detecting the quantitative data of a commercially available standard substance of the target analyte quantified by using the mass spectrometer (30, 33),
Therefore, the second correction and / or control coefficient C is determined by the specific mass spectrometer (30, 33) used for analyzing the sample and the analysis sample (A, A-1, A). -2, ... A-n) showing both features of the specific target analyte ([x], [y], [z]) quantified in
The final quantitative data or result of the quantitative analysis of the target analyte ([x], [y], [z]) present in the analytical sample is:
Cp = C1 * Ip / Ix,
Determined by the data processing system (40, 44) using
Where Cp corresponds to the determined unknown concentration of the target analyte ([x], [y], [z]), and Ip is the known intensity of the signal generated by the unknown concentration Cp. And C1 is:
C1 = K1 * C = K1 * [V * (K * Ix)],
Suggest Cp = K1 * V * K * Ip,
Is a further coefficient defined by
Where K1 is a further third control factor, which is suitable for assessing the matrix effect in the analytical sample, and analyzing the increasing amount of the sample and in the analytical sample Shows the change in the slope of the straight line obtained by plotting on the graph the corresponding signal produced by the target analyte present ([x], [y], [z]),
After verifying that the control coefficients K and K1 are within a pre-established tolerance, the unknown concentration Cp is determined by the data processing system;
The sample to be analyzed (A 1 ) is prepared in the initial preparation stage by diluting the original sample (A, A-1, A-2, ... An) with universal diluting solution (UDS). The specific mass spectrometer used to normalize the physicochemical characteristics of the matrix to minimize the matrix effect and hence to detect quantitative data of the analyte present in the analytical sample Analytical system that enables standardized and reproducible instrument response over time.
―前記分析試料（Ａ１）中に存在する前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の前記特定の検出装置（３０）により検出される前記定量的データ（Ｑ）を受け取るために、前記特定の検出装置（３０）に直接接続されるローカルワークステーション（４２）、及び
―特定のコンピューティングプログラム（４４、ＰＲＯＳＡＤアルゴリズム）を含むリモートコンピューティングユニット（４３）、を含み、
前記ワークステーション（４２）は、前記分析試料（Ａ１）中に存在する前記標的分析物の前記特定の質量分析計（３０）により検出される前記定量的データ（Ｑ）を前記リモートコンピューティングユニット（４３）に送信し、
前記リモートコンピューティングユニット（４３）と関連する前記特定のコンピューティングプログラム（４４、ＰＲＯＳＡＤアルゴリズム）は、前記データベース（４１）に含まれる前記補正データ（Ｋ、Ｃ、Ｋ１）を考慮しながら、前記特定の質量分析計（３０）により検出される前記定量的データ（Ｑ）から、前記試料において実施される前記分析の結果（Ｒ）、すなわち前記分析試料中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の定量的データを決定し、
前記ローカルワークステーション（４２）は、前記特定のコンピューティングプログラム（４４、ＰＲＯＳＡＤアルゴリズム）により決定され、前記分析試料中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の量を示す前記結果（Ｒ）を、前記リモートコンピューティングユニット（４３）から受け取り、それをオペレータに表示する、分析システム。 The analysis system (10) of claim 1, wherein each of the data processing systems (40) is:
Receiving the quantitative data (Q) detected by the specific detection device (30) of the target analyte ([x], [y], [z]) present in the analytical sample (A1) A local workstation (42) connected directly to the specific detection device (30), and a remote computing unit (43) containing a specific computing program (44, PROSAD algorithm),
The workstation (42) transmits the quantitative data (Q) detected by the specific mass spectrometer (30) of the target analyte present in the analysis sample (A1) to the remote computing unit ( 43)
The specific computing program (44, PROSAD algorithm) associated with the remote computing unit (43) is determined by taking into account the correction data (K, C, K1) included in the database (41). From the quantitative data (Q) detected by the mass spectrometer (30), the result (R) of the analysis performed on the sample, ie the target analyte ([x], [Y], [z]) quantitative data is determined,
The local workstation (42) is determined by the specific computing program (44, PROSAD algorithm) and the amount of target analyte ([x], [y], [z]) present in the analytical sample. An analysis system that receives said result (R) indicating from said remote computing unit (43) and displays it to an operator.
前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）を含む元の前記試料（Ａ）を、その後前記万能希釈溶液（ＵＤＳ）で１：１の比率に希釈し、
前記マトリックス効果を基準化するために、1部のギ酸（ＦＡ）を９９部の純粋なアセトニトリル（ＡＣ）に添加することで希釈溶液を調製し、次に血漿を含む１部の溶液を９部のアセトニトリルベースの溶液で、つまり１：１０の希釈率で希釈することで、前記血漿及び元の試料（Ａ）を含むこの溶液中に含まれる高分子量タンパク質は直ちに沈殿し、
その後こうして得られた溶液を遠心分離し、次にその所定量を取り出し、それが前記特定の質量分析計（３０）で定量分析かつ検出される予定の前記試料（Ａ１）を構成する、分析システム。 5. The analysis system (10) according to claim 4, wherein the universal dilution solution (UDS) is then reconstituted with plasma lyophilized at a suitable ratio to obtain a final solution stabilized at pH = 8. ,
The original sample (A) containing the target analyte ([x], [y], [z]) is then diluted 1: 1 ratio with the universal diluent solution (UDS);
To normalize the matrix effect, a diluted solution is prepared by adding 1 part formic acid (FA) to 99 parts pure acetonitrile (AC), then 9 parts of 1 part solution containing plasma. In an acetonitrile-based solution, i.e. at a dilution of 1:10, the high molecular weight protein contained in this solution containing the plasma and the original sample (A) immediately precipitates,
Thereafter, the solution thus obtained is centrifuged, and then a predetermined amount thereof is taken out, which constitutes the sample (A 1 ) that is to be quantitatively analyzed and detected by the specific mass spectrometer (30). system.
―分析される前記試料中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）を定量的に検出するために使用される特定の検出機器装備又は装置（３０）を提供する段階、ここで、前記特定の検出装置（３０）はクロマトグラフィシステム（３１）、イオン源（３２）、及び特定の質量分析計（３３）を含み；
―前記試料の実際の定量分析の前に、前記特定の質量分析計（３０）の機器応答を較正するために使用されるデータ並びに補正及び／又は制御の係数（Ｋ、Ｃ）を含むデータベース（４１）を予備的に定義する段階；及び
―前記データベース（４１）に含まれる前記データ並びに補正及び／又は制御の係数（Ｋ、Ｃ、Ｋ１）を考慮しながら、分析試料（Ａ、Ａ１）中の前記標的分析物の前記特定の質量分析計（３０、３３）により検出される定量的データ（Ｑ）を処理することにより、前記試料の分析結果（Ｒ）、すなわち各前記分析試料（Ａ、Ａ１）中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の最終定量的データ（Ｒ）を決定する段階、を含み、
前記データ及び前記制御係数（Ｋ、Ｃ）は、所定の較正物質及び前記標的分析物の市販の標準物質の定量的データを前記特定の質量分析計（３３）により検出することで決定され、
そのため、前記試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）の前記分析最終定量的データ及び結果（Ｒ）は、各前記試料の分析前に前記特定の質量分析計（３３）を較正することなく決定され（５３、５４、５５、５６、５７、５８）、
前記データベース（４１）を予備的に定義する段階は、
―次式：
Ｋ＝Ｉ０／Ｉ、
で定義される第１の補正及び／又は制御の係数（Ｋ）を前記データベース（４１）により獲得する段階、を含み、
式中、Ｋは前記第１の補正及び／又は制御の係数であり、Ｉ０は所定の較正物質に対応する理論上のシグナルであり、かつＩは前記試料を分析するために使用されるよう意図された前記特定の質量分析計により前記較正物質をサンプリングかつ定量的に分析することで得られるシグナルであり、
そのため、前記データベース（４１）により獲得された前記第１の補正及び／又は制御の係数Ｋは、前記試料の分析のために使用される前記特定の質量分析計（３０、３３）の種類及びモデルの特徴を示し、
また、
―次式：
Ｃ＝Ｖ＊（Ｉｘ＊Ｋ）、又はＣ＝Ｖ＊［Ｉｘ＊（Ｉ０／Ｉ）］、
で定義される第２の補正及び／又は制御の係数（Ｃ）を前記データベース（４１）により獲得する段階、を含み、
式中、Ｃは前記第２の補正及び／又は制御の係数であり、Ｖは使用される前記質量分析計（３０、３３）の機器変数であり、かつＩｘは前記試料中で定量化される前記標的分析物の市販の標準物質の定量的データを前記質量分析計（３０、３３）を用いて検出することで得られるシグナルであり、
そのため、前記データベース（４１）により獲得された前記第２の補正及び／又は制御の係数Ｃは、前記試料を分析するために使用される前記特定の質量分析計（３０、３３）、及び前記分析試料（Ａ、Ａ―１Ａ―２、．．Ａ―ｎ）中で定量化される特定の前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の両方の特徴を示し、
前記試料の分析結果（Ｒ）を決定する前記段階において、前記分析試料中に存在する標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の定量分析の前記最終定量的データ又は結果は、次式：
Ｃｐ＝Ｃ１＊Ｉｐ／Ｉｘ、
を用いて前記データ処理システム（４０、４４）により決定され、
式中、Ｃｐは前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）の決定される未知の濃度に対応し、Ｉｐは前記未知の濃度Ｃｐにより生成されるシグナルの既知の強度であり、かつＣ１は次式：
Ｃ１＝Ｋ１＊Ｃ＝Ｋ１＊［Ｖ＊（Ｋ＊Ｉｘ）］、
Ｃｐ＝Ｋ１＊Ｖ＊Ｋ＊Ｉｐ、を示唆する、
で定義されるさらなる係数であり、
式中、Ｋ１はさらなる第３の制御係数であり、それは前記分析試料中のマトリックス効果を評価するのに適しており、
本方法はまた、
対応するマトリックス効果を最小限にするために、万能希釈溶液（ＵＤＳ）で元の前記試料（Ａ、Ａ―１、Ａ―２、．．Ａ―ｎ）を希釈することで定量分析される前記試料（Ａ１）を調製する段階も含む、方法。 A method for quantitative chemical analysis of a sample (A, A-1, A-2, ... An), comprising the following steps:
-Provide specific detection equipment or apparatus (30) used to quantitatively detect the target analyte ([x], [y], [z]) present in the sample to be analyzed; Wherein the particular detection device (30) comprises a chromatography system (31), an ion source (32), and a particular mass spectrometer (33);
A database containing data used to calibrate the instrumental response of the particular mass spectrometer (30) and correction and / or control coefficients (K, C) prior to the actual quantitative analysis of the sample ( 41) preliminarily defining; and-in the analysis sample (A, A1), taking into account the data contained in the database (41) and correction and / or control factors (K, C, K1) By processing the quantitative data (Q) detected by the specific mass spectrometer (30, 33) of the target analyte of the sample, the analysis result (R) of the sample, ie, each of the analysis samples (A, Determining final quantitative data (R) of the target analyte ([x], [y], [z]) present in A1),
The data and the control coefficients (K, C) are determined by detecting quantitative data of a predetermined calibration substance and a commercial standard of the target analyte with the specific mass spectrometer (33),
Therefore, the final analysis quantitative data and results (R) of the samples (A, A-1, A-2,... An) are analyzed by the specific mass spectrometer (33) before the analysis of each sample. ) Without calibration (53, 54, 55, 56, 57, 58),
Preliminarily defining the database (41) includes
―The following formula:
K = I 0 / I,
Obtaining the first correction and / or control coefficient (K) defined in (1) by means of the database (41),
Where K is the first correction and / or control factor, I 0 is the theoretical signal corresponding to a given calibrator, and I is used to analyze the sample. A signal obtained by sampling and quantitatively analyzing the calibrator with the intended specific mass spectrometer;
Therefore, the first correction and / or control coefficient K obtained by the database (41) is the type and model of the specific mass spectrometer (30, 33) used for the analysis of the sample. Showing the features of
Also,
―The following formula:
C = V * (Ix * K), or C = V * [Ix * (I 0 / I)],
Obtaining the second correction and / or control coefficient (C) defined in (1) by the database (41),
Where C is the coefficient of the second correction and / or control, V is the instrumental variable of the mass spectrometer (30, 33) used, and Ix is quantified in the sample A signal obtained by detecting quantitative data of a commercially available standard substance of the target analyte using the mass spectrometer (30, 33),
Therefore, the second correction and / or control coefficient C obtained by the database (41) is the specific mass spectrometer (30, 33) used to analyze the sample, and the analysis. Shows the characteristics of both of the specific target analytes ([x], [y], [z]) quantified in the sample (A, A-1A-2, .. An),
In the step of determining the analysis result (R) of the sample, the final quantitative data or result of the quantitative analysis of the target analyte ([x], [y], [z]) present in the analysis sample is: And the following formula:
Cp = C1 * Ip / Ix,
Determined by the data processing system (40, 44) using
Where Cp corresponds to the determined unknown concentration of the target analyte ([x], [y], [z]), and Ip is the known intensity of the signal generated by the unknown concentration Cp. And C1 is:
C1 = K1 * C = K1 * [V * (K * Ix)],
Suggest Cp = K1 * V * K * Ip,
Is a further coefficient defined by
Where K1 is a further third control factor, which is suitable for evaluating the matrix effect in the analytical sample,
The method also
In order to minimize the corresponding matrix effect, the quantitative analysis is performed by diluting the original sample (A, A-1, A-2, ... An) with universal diluting solution (UDS) A method comprising the step of preparing a sample (A 1 ).
前記標的分析物（［ｘ］、［ｙ］、［ｚ］）を含む元の前記試料（Ａ）を、その後前記万能希釈溶液（ＵＤＳ）で１：１の比率に希釈し、
前記マトリックス効果を基準化するために、1部のギ酸（ＦＡ）を９９部の純粋なアセトニトリル（ＡＣ）に添加することで希釈溶液を調製し、次に血漿を含む１部の溶液を９部のアセトニトリルベースの溶液で、つまり１：１０の希釈率で希釈することで、前記血漿及び元の試料（Ａ）を含むこの溶液中に含まれる高分子量タンパク質は直ちに沈殿し、
その後こうして得られた溶液を遠心分離し、次にその所定量を取り出し、それが前記特定の質量分析計（３０）で定量分析かつ検出される予定の前記試料（Ａ１）を構成する、方法。 8. The method of claim 7, wherein the universal dilution solution (UDS) is then reconstituted with lyophilized plasma at an appropriate ratio to obtain a final solution stabilized at pH = 8,
The original sample (A) containing the target analyte ([x], [y], [z]) is then diluted 1: 1 ratio with the universal diluent solution (UDS);
To normalize the matrix effect, a diluted solution is prepared by adding 1 part formic acid (FA) to 99 parts pure acetonitrile (AC), then 9 parts of 1 part solution containing plasma. In an acetonitrile-based solution, i.e. at a dilution of 1:10, the high molecular weight protein contained in this solution containing the plasma and the original sample (A) immediately precipitates,
Thereafter, the solution thus obtained is centrifuged, and then a predetermined amount thereof is removed, which constitutes the sample (A 1 ) that is to be quantitatively analyzed and detected by the specific mass spectrometer (30). .
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Families Citing this family (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US9836754B2 (en) * | 2013-07-25 | 2017-12-05 | Adobe Systems Incorporated | Evaluating coincident interaction indicators |
| US9804136B2 (en) * | 2014-09-18 | 2017-10-31 | Dionex Corporation | Automated method of calibrating a chromatography system and analysis of a sample |
| US10794881B2 (en) * | 2015-03-16 | 2020-10-06 | Waters Technologies Corporation | Systems, devices, and methods for threshold analyte calibration and quantitation using threshold analyte calibration |
| GB201517985D0 (en) * | 2015-10-12 | 2015-11-25 | Ge Healthcare Bio Sciences Ab | A method in a surface plasmon resonance biosensor system |
| US11227753B2 (en) | 2016-10-04 | 2022-01-18 | Atonarp Inc. | System and method for accurately quantifying composition of a target sample |
| EP3572805A4 (en) * | 2017-01-19 | 2020-09-16 | Shimadzu Corporation | Analysis data analytics method and analysis data analytics device |
| DE102017201680A1 (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-02 | bentekk GmbH | Calibration method and measurement and analysis method |
| EP3631433A1 (en) * | 2017-05-24 | 2020-04-08 | B. Braun Melsungen AG | Drift tube having a modified surface quality for use in a ion mobility spectrometer |
| DE102017008885B4 (en) * | 2017-09-22 | 2024-04-25 | Bruker Daltonics GmbH & Co. KG | Mass spectrometric method and MALDI-TOF mass spectrometer |
| CN110044997B (en) * | 2018-01-15 | 2023-08-04 | 中国医学科学院药物研究所 | Ion intensity virtual correction and quantitative mass spectrum imaging analysis method for in-vivo medicine |
| MX2020013218A (en) * | 2018-06-08 | 2021-02-22 | Amgen Inc | Systems and methods for reducing lab- to-lab and/or instrument-to-instrument varibility of multi-attribute method (mam) by run-time signal intensity calibrations. |
| CN109557080B (en) * | 2018-07-25 | 2020-07-14 | 上海交通大学 | Spectral data regression method based on machine learning |
| CN109696487A (en) * | 2019-02-14 | 2019-04-30 | 罗俊霞 | Because of the modification method of analysis result error caused by matrix effect in instrument analysis |
| EP4078652A1 (en) * | 2019-12-17 | 2022-10-26 | F. Hoffmann-La Roche AG | Method for calibrating at least one mass spectrometry device |
| US11232936B2 (en) * | 2020-05-28 | 2022-01-25 | Thermo Finnigan Llc | Absolute quantitation of a target analyte using a mass spectrometer |
| CN112946105A (en) * | 2021-01-27 | 2021-06-11 | 延吉海关综合技术服务中心 | Pesticide residue rapid detection system and detection method |
| US12055531B2 (en) * | 2021-01-27 | 2024-08-06 | bentekk GmbH | Method and device for calibrating a gas detection device |
| CN113702463A (en) * | 2021-08-31 | 2021-11-26 | 重庆医科大学国际体外诊断研究院 | Electrochemical method for rapidly detecting indoxyl sulfate in blood plasma |
| US12100484B2 (en) | 2021-11-01 | 2024-09-24 | Matterworks Inc | Methods and compositions for analyte quantification |
| US20230137741A1 (en) | 2021-11-01 | 2023-05-04 | Matterworks Inc | Methods and compositions for analyte quantification |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5610836A (en) * | 1996-01-31 | 1997-03-11 | Eastman Chemical Company | Process to use multivariate signal responses to analyze a sample |
| AU2003263537A1 (en) | 2002-10-10 | 2004-05-04 | Universita' Degli Studi Di Milano | Ionization source for mass spectrometry analysis |
| JP4407337B2 (en) * | 2004-03-25 | 2010-02-03 | 株式会社島津製作所 | Chromatograph mass spectrometer |
| JP2008537488A (en) * | 2005-03-23 | 2008-09-18 | ワイス | Detection of GDF-8 modulating substances |
| US20060255258A1 (en) * | 2005-04-11 | 2006-11-16 | Yongdong Wang | Chromatographic and mass spectral date analysis |
| US7391016B2 (en) * | 2005-05-12 | 2008-06-24 | Analiza, Inc. | Method for quantitative analysis of mixtures of compounds |
| EP1855306B1 (en) | 2006-05-11 | 2019-11-13 | ISB - Ion Source & Biotechnologies S.R.L. | Ionization source and method for mass spectrometry |
| US20080201095A1 (en) * | 2007-02-12 | 2008-08-21 | Yip Ping F | Method for Calibrating an Analytical Instrument |
| US20080237458A1 (en) * | 2007-04-02 | 2008-10-02 | Yongdong Wang | Automated mass spectral identification |
| US8193484B2 (en) * | 2010-08-03 | 2012-06-05 | Thermo Finnigan LLP | Method and apparatus for automatic estimation of detector gain in a mass spectrometer |
-
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